言語 処理 の ため の 機械 学習 入門 – 文字が頭に入らない

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July 31, 2024, 6:46 am

多項モデル ベルヌーイ分布ではなく、多項分布を仮定する方法。 多変数ベルヌーイモデルでは単語が文書内に出現したか否かだけを考慮。多項モデルでは、文書内の単語の生起回数を考慮するという違いがある。 同様に一部のパラメータが0になることで予測がおかしくなるので、パラメータにディリクレ分布を仮定してMAP推定を用いることもできる。 4. 3 サポートベクトルマシン(SVM) 線形二値分類器。分類平面を求め、区切る。 分離平面が存在した場合、訓練データを分類できる分離平面は複数存在するが、分離平面から一番近いデータがどちらのクラスからもなるべく遠い位置で分けるように定める(マージン最大化)。 厳密制約下では例外的な事例に対応できない。そこで、制約を少し緩める(緩和制約下のSVMモデル)。 4. 4 カーネル法 SVMで重要なのは結局内積の形。 内積だけを用いて計算をすれば良い(カーネル法)。 カーネル関数を用いる。何種類かある。 カーネル関数を用いると計算量の増加を抑えることができ、非線形の分類が可能となる。 4. 自然言語処理シリーズ 1 言語処理のための 機械学習入門 | コロナ社. 5 対数線形モデル 素性表現を拡張して事例とラベルの組に対して素性を定義する。 Why not register and get more from Qiita? We will deliver articles that match you By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole you can read useful information later efficiently By "stocking" the articles you like, you can search right away Sign up Login

Amazon.Co.Jp: 言語処理のための機械学習入門 (自然言語処理シリーズ) : 高村 大也, 学, 奥村: Japanese Books

カテゴリ:一般 発行年月:2010.8 出版社: コロナ社 サイズ:21cm/211p 利用対象:一般 ISBN:978-4-339-02751-8 国内送料無料 紙の本 著者 高村 大也 (著), 奥村 学 (監修) 機械学習を用いた言語処理技術を理解するための基礎的な知識や考え方を解説。クラスタリング、分類、系列ラベリング、実験の仕方などを取り上げ、章末問題も掲載する。【「TRC M... もっと見る 言語処理のための機械学習入門 (自然言語処理シリーズ) 税込 3, 080 円 28 pt あわせて読みたい本 この商品に興味のある人は、こんな商品にも興味があります。 前へ戻る 対象はありません 次に進む このセットに含まれる商品 商品説明 機械学習を用いた言語処理技術を理解するための基礎的な知識や考え方を解説。クラスタリング、分類、系列ラベリング、実験の仕方などを取り上げ、章末問題も掲載する。【「TRC MARC」の商品解説】 著者紹介 高村 大也 略歴 〈高村大也〉奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士課程修了(自然言語処理学専攻)。博士(工学)。東京工業大学准教授。 この著者・アーティストの他の商品 みんなのレビュー ( 11件 ) みんなの評価 4. 0 評価内訳 星 5 ( 3件) 星 4 星 3 ( 2件) 星 2 (0件) 星 1 (0件)

自然言語処理シリーズ 1 言語処理のための 機械学習入門 | コロナ社

分類で出てくるので重要! 1. 2, 1. 3の補足 最尤推定の簡単な例(本書とは無関係) (例)あるコインを5回投げたとして、裏、表、裏、表、表と出ました。このコインの表が出る確率をpとして、pを推定せよ。 (解答例)単純に考えて、5回投げて3回表が出るのだから、$p = 3/5$である。これを最尤推定を用いて推定する。尤度$P(D)$は P(D) &= (1 - p) \times p \times (1-p) \times p \times p \\ &= p^3(1-p)^2 $P(D) = p^3(1-p)^2$が0から1の間で最大となるpを求めれば良い。 そのまま微分すると$dP(D)/dp = p^2(5p^2 - 8p + 3)$ 計算が大変なので対数をとれば$log(P(D)) = 3logp + 2log(1-p)$となり、計算がしやすくなる。 2. 文書および単語の数学的表現 基本的に読み物。 語句の定義や言語処理に関する説明なので難しい数式はない章。 勉強会では唯一1回で終わった章。 3. Amazon.co.jp: 言語処理のための機械学習入門 (自然言語処理シリーズ) : 高村 大也, 学, 奥村: Japanese Books. クラスタリング 3. 2 凝集型クラスタリング ボトムアップクラスタリングとも言われる。 もっとも似ている事例同士を同じクラスタとする。 類似度を測る方法 単連結法 完全連結法 重心法 3. 3 k-平均法 みんな大好きk-means 大雑把な流れ 3つにクラスタリングしたいのであれば、最初に適当に3点(クラスタの代表点)とって、各事例がどのクラスタに属するかを決める。(類似度が最も近い代表点のクラスタに属するとする) クラスタの代表点を再計算する(重心をとるなど) 再度各事例がどのクラスタに属するかを計算する。 何回かやるとクラスタに変化がなくなるのでクラスタリング終わり。 最初の代表点の取り方によって結果が変わりうる。 3. 4 混合正規分布によるクラスタリング k-平均法では、事例が属するクラスタは定まっていた。しかし、クラスタの中間付近に存在するような事例においては、代表点との微妙な距離の違いでどちらかに分けられてしまう。混合正規分布によるクラスタリングでは、確率的に所属するクラスタを決める。 例えば、ある事例はAというクラスタに20%の確率で属し、Bというクラスタに80%の確率で属する・・など。 3. 5 EMアルゴリズム (追記予定) 4. 分類 クラスタリングはどんなクラスタができるかは事前にはわからない。 分類はあらかじめ決まったグループ(クラス)に分けることを分類(classification, categorization)と呼ぶ。クラスタリングと分類は異なる意味なので注意する。 例) 単語を名詞・動詞・形容詞などの品詞に分類する ここでの目的はデータから自動的に分類気を構築する方法。 つまり、ラベル付きデータ D = {(d (1), c (1)), (d (2), c (2)), ・・・, (d (|D|), c (|D|))} が与えられている必要がある。(教師付き学習) 一方、クラスタリングのようにラベルなしデータを用いて行う学習を教師無し学習とよぶ。 4.

『言語処理のための機械学習入門』｜感想・レビュー - 読書メーター

2 ナイーブベイズ分類器 $P(c|d)$を求めたい。 $P(c|d)$とは、文書$d$の場合、クラスがcである確率を意味する。すなわち、クラスが$c^{(1)}, c^{(2)}, c^{(3)}$の3種類あった場合に、$P(c^{(1)}|d)$, $P(c^{(2)}|d)$, $P(c^{(3)}|d)$をそれぞれ求め、文書dは確率が一番大きかったクラスに分類されることになる。 ベイズの定理より、 $$ P(c|d) = \frac{P(c)P(d|c)}{P(d)} $$ この値が最大となるクラスcを求めるわけだが、分母のP(d)はクラスcに依存しないので、$P(c)P(d|c)$を最大にするようなcを求めれば良い。 $P(d|c)$は容易には計算できないので、文書dに簡単化したモデルを仮定して$P(d|c)$の値を求める 4.
ホーム > 和書 > 工学 > 電気電子工学 > 機械学習・深層学習 目次 1 必要な数学的知識 2 文書および単語の数学的表現 3 クラスタリング 4 分類 5 系列ラベリング 6 実験の仕方など 著者等紹介 奥村学 [オクムラマナブ] 1984年東京工業大学工学部情報工学科卒業。1989年東京工業大学大学院博士課程修了(情報工学専攻)、工学博士。1989年東京工業大学助手。1992年北陸先端科学技術大学院大学助教授。2000年東京工業大学助教授。2007年東京工業大学准教授。2009年東京工業大学教授 高村大也 [タカムラヒロヤ] 1997年東京大学工学部計数工学科卒業。2000年東京大学大学院工学系研究科修士課程修了(計数工学専攻)。2003年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士課程修了(自然言語処理学専攻)、博士(工学)。2003年東京工業大学助手。2007年東京工業大学助教。2010年東京工業大学准教授(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) ※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

自然言語処理における機械学習の利用について理解するため,その基礎的な考え方を伝えることを目的としている。広大な同分野の中から厳選された必須知識が記述されており,論文や解説書を手に取る前にぜひ目を通したい一冊である。 1. 必要な数学的知識 1. 1 準備と本書における約束事 1. 2 最適化問題 1. 2. 1 凸集合と凸関数 1. 2 凸計画問題 1. 3 等式制約付凸計画問題 1. 4 不等式制約付凸計画問題 1. 3 確率 1. 3. 1 期待値,平均,分散 1. 2 結合確率と条件付き確率 1. 3 独立性 1. 4 代表的な離散確率分布 1. 4 連続確率変数 1. 4. 1 平均,分散 1. 2 連続確率分布の例 1. 5 パラメータ推定法 1. 5. 1 i. i. d. と尤度 1. 2 最尤推定 1. 3 最大事後確率推定 1. 6 情報理論 1. 6. 1 エントロピー 1. 2 カルバック・ライブラー・ダイバージェンス 1. 3 ジェンセン・シャノン・ダイバージェンス 1. 4 自己相互情報量 1. 5 相互情報量 1. 7 この章のまとめ 章末問題 2. 文書および単語の数学的表現 2. 1 タイプ,トークン 2. 2 nグラム 2. 1 単語nグラム 2. 2 文字nグラム 2. 3 文書,文のベクトル表現 2. 1 文書のベクトル表現 2. 2 文のベクトル表現 2. 4 文書に対する前処理とデータスパースネス問題 2. 1 文書に対する前処理 2. 2 日本語の前処理 2. 3 データスパースネス問題 2. 5 単語のベクトル表現 2. 1 単語トークンの文脈ベクトル表現 2. 2 単語タイプの文脈ベクトル表現 2. 6 文書や単語の確率分布による表現 2. 7 この章のまとめ 章末問題 3. クラスタリング 3. 1 準備 3. 2 凝集型クラスタリング 3. 3 k-平均法 3. 4 混合正規分布によるクラスタリング 3. 5 EMアルゴリズム 3. 6 クラスタリングにおける問題点や注意点 3. 7 この章のまとめ 章末問題 4. 分類 4. 1 準備 4. 2 ナイーブベイズ分類器 4. 1 多変数ベルヌーイモデル 4. 2 多項モデル 4. 3 サポートベクトルマシン 4. 1 マージン最大化 4. 2 厳密制約下のSVMモデル 4.

1: コリネバクテリウム(調整中) [CA] :2021/08/03(火) 02:35:27. 64 ID:y1sOFhSK0 BE:754019341-PLT(12346) 五輪、日本のメダルラッシュの陰で…80代夫婦が孤独死か、東京・板橋のマンション 東京五輪柔道の男子100キロ級と女子78キロ級で日本勢がそろって金メダルを獲得した7月29日、東京都板橋区にある旧公団マンションの一室で80代の高齢夫婦とみられる遺体が見つかった。玄関は施錠され、エアコンやテレビはついたまま。2人はいずれも死後3週間ほど。五輪が開幕する前に、誰にも気付かれないまま息を引き取っていた。 (略) 「五輪、日本のメダルラッシュの陰で…80代夫婦が孤独死か、東京・板橋のマンション」の前半と後半の繋がりが分かりませんか? 私も分かりません。聞かないでください 2: ネイッセリア(調整中) [JP] :2021/08/03(火) 02:36:40. 55 ID:HLtNP9hR0 夫婦で孤独ってなんじゃ 3: ロドシクルス(調整中) [KR] :2021/08/03(火) 02:37:32. 7月のまとめ - 行ったから書いた. 00 ID:ulM5lka60 169: エアロモナス(茸) [ニダ] :2021/08/03(火) 07:14:44. 19 ID:AvsxBS//0 >>3 東スポのほうが見出しセンスがあるよな 4: アカントプレウリバクター(調整中) [US] :2021/08/03(火) 02:37:54. 96 ID:Uqo6waxS0 東京新聞を呼んでる男性が孤独死した、、、 反日で盛り上がる界隈の陰の陰で、、、 5: ネイッセリア(調整中) [US] :2021/08/03(火) 02:38:47. 19 ID:lS8Yvh0K0 何が何でも批判しなきゃいけない人達 8: アカントプレウリバクター(調整中) [US] :2021/08/03(火) 02:42:31. 29 ID:Uqo6waxS0 単例挙げればきりがない 統計が結局すべてなんだろうなと 7: ユレモ(調整中) [CN] :2021/08/03(火) 02:41:10. 39 ID:TUm1kmzp0 「東京五輪とメダルラッシュの陰で孤独死した80代夫婦をダシに政権批判をしたい東京新聞」で記事書くわ 13: スピロケータ(調整中) [VE] :2021/08/03(火) 02:44:07.

メダルラッシュが心底気に入らないマスコミが斜め上すぎる五輪批判記事を掲載して読者を困惑させる – U-1 News.

ピーター・ ドラッカー は問う。 「自分が読む人間か、それとも聞く人間か」 理解の仕方に関する二つのタイプ。 「世の中には読み手と聞き手がいる。 しかも、その両方であるという人は、 ほとんどいない」 皆さんはどちらの人間ですか 私は・・・ どっちなんでしょうか? (笑) そもそも集中力が無さすぎて 本を読んでいても 気づいたら文字を目で追ってるだけで 全然違う事を考えてるし 人の話を聞いてる時も 途中から頭の中で脱線して 過去の思い出に浸ったり 妄想の世界に飛んでいたり そんなこんなで、どっちも理解力が低いです でも、こないだあることに気づいたんです 一人で会議室でWEB会議に参加してるとき 座ってると眠くなってくるし、腰も辛いので 途中から立ってストレッチや身体を 軽く揺さぶったりしながら聞いていたんですよ そしたら何か会議の内容が凄く頭に入ってくる そういえばランニングしてる時も YouTube で「 ひろゆき 氏」の言ってることが よく頭に入ってきてるよな やっぱり身体動かしてる方が脳は働くんだ たぶん動かさなくても 立ってるだけでも無意識に姿勢を維持するため 脳は働いてるから余計な事を考えないのかも もしかして、いいことに気づいちゃったかも でもこれをどうやって仕事中に生かすんだ うちの会社は、スタンドデスクなんて オサレなものは無いですし 会議中は立つことも出来ないし 普通のデスクで立ちながら仕事してたら うざくてイタイやつだと思われてしまう 結局 座って仕事してたら今までと同じじゃないか そういえば俺の正面に座ってる人は いつも貧乏ゆすりで身体が大きく縦揺れしてるが もしかして集中力を上げるためなの? こはるンルン ♪日記. いや・・・それはマネ出来んぞ! 恥ずかしすぎる 何かいい方法は無いか? 誰か教えてくれませんか ちなみに 「読む人、聞く人」が、 情報や知見のインプットの方法だとすれば、 同じようにアウトプットの方法も 「話す人、書く人」で得意、不得意に分かれる 営業 トーク など 話すこと、伝えることが上手なのに 日報や報告書だと要点が伝わらない人がいる 逆に会話ベタなのに ブログとかだと急におしゃべりになる人 ↑私はこっち派かな 日常会話は苦手だけど 内容が決まってるプレゼンなんかだと話せるし とにかく理解力アップの方法はわかったので あとは実践方法を見つけることが重要だな ただ、好きなアニメを見てるときは 周りから話しかけられても 耳に入らないくらい集中してます

こはるンルン ♪日記

News from Japan スポーツ 東京2020 2021. 07.

7月のまとめ - 行ったから書いた

7月に行った展覧会まとめ 堺 アルフォンス・ミュシャ 館 カランドリエ ミュシャ と12の月 大阪歴史博物館 あやしい絵展 大阪くらしの今昔館 掌の建築展― 橋爪紳也 +遠藤秀平 建築ミニチュアコレクション― 阪急うめだ本店 キュン!マムアンとララ展 心斎橋PARCO 万美文字-MAMIMOZI- 狭山池博物館 コドモとセンソウ-狭山の 学童疎開 と戦時下のくらし- 今月はあやしい絵展に行けたのが良かった。 東京国立近代美術館 で鑑賞したかったものの機会がないまま会期が終わり、ニコニコ美術館の生放送も見始めたところで、やっぱり自分は展覧会という場所での体験が好きだと感じて視聴を止め、ようやく行くことができた。"あやしい"女性の絵を多く鑑賞できて満足はしたが、東京会場と違って写真撮影が全面禁止だったのは残念だった。 7月に読んだ本まとめ 蒼山サグ 『ぽけっと・えーす! 』3巻 一色さゆり『光をえがく人』 白鳥士郎 『 りゅうおうのおしごと! 』13~14巻 竹町『スパイ教室』5巻 竹町『スパイ教室短編集』 氷上慧一『神姫PROJECT 彼方からの旅人』 牧野圭祐 『月とラ イカ と吸血姫』6巻 李琴峰『 彼岸花 が咲く島』 フィリップ・ロス 『グッバイ、コロンバス』 荒井裕樹『まとまらない言葉を生きる』 五十嵐太郎 『過防備都市』 芝原暁彦、大内ライダー『特撮の地球科学 古 生物学者 のスーパー科学考察』 藤垣裕子『科学者の社会的責任』 藤原聖子『宗教と過激思想』 前﨑信也『アートがわかると世の中が見えてくる』 望月典子『タブローの「物語」 フランス近世絵画史入門』 8月から大阪で緊急事態宣言が再度発令されるが、現在発表されている限りでは、普段利用している図書館が休館することは無く、依然として書架で本を選ぶことができるらしい。一安心ではあるが、状況が変わって閉まる可能性も少なくなさそうだ。最近は本を読んでも、目に字を写して転がして頭にあまり入らないことが多く、ぼんやりとしている。

返事とかいうまえに、オカンもオトンもいないのかな?どこ行ったのかな?声がしないな。一人ぼっちは寂しいな。 なんだか心配だな。 でも我慢がまん。今日は、アノ作戦、オトンのスーツの中に忍びこんで、オトンと一緒にカイシャに行くんだ。見つかるとケージに入れられるのは分かっているから、ぜったい見つかるワケにいかないんだ。わかったかーオトン、ピィー! ヤベッ!!自分で呼び声だしちゃった! 失敗しっぱい! ギャー!やっぱりオカンに見つかっちゃったじゃん。たったひと声出しただけでカイシャ潜入作戦失敗かぁぁぁーー。 くやしい気持ちで一杯ではあるけど、オカンに見つけてもらったのが、なんだかウレシくもあるのはなんでだろう♪ 7月11日は、日本で初めてアップルの iPhone が販売開始になった日だそうだ。2008年というから、僕が生まれる6年も前のことだ。 オトンもオカンも毎日この iPhone を肌身離さず持ち歩いているし、使えなくなったワケでもないのに買い替えたりしてる。 それはいいんだけど、気に入らないのは、コイツのことばっかり見て、ボクのことを忘れてるんじゃないの?っていうときだ。 ねえねえ、忘れてないよね? ボク、おなかすいてるかもよ。 マジでさー、ボクのことも見てくれた方が良くない? ボク、水のみたいかもよ。 せっかく一緒にいる時間なのに淋しい思いをするなんて、、、悲しすぎたりするかもよ? だから、一日中ボクから目を離さないでよね! わかりましたかー!オトンもオカンも。ボクが我が家と世界の中心でチュン! 人気ブログランキング