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)
Tankobon Softcover Only 11 left in stock (more on the way). [WIP]「言語処理のための機械学習入門」"超"まとめ - Qiita. Product description 著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より) 奥村/学 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 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) Enter your mobile number or email address below and we'll send you a link to download the free Kindle Reading App. Then you can start reading Kindle books on your smartphone, tablet, or computer - no Kindle device required. To get the free app, enter your mobile phone number. Product Details Publisher : コロナ社 (July 1, 2010) Language Japanese Tankobon Hardcover 211 pages ISBN-10 4339027510 ISBN-13 978-4339027518 Amazon Bestseller: #33, 860 in Japanese Books ( See Top 100 in Japanese Books) #88 in AI & Machine Learning Customer Reviews: Customers who bought this item also bought Customer reviews Review this product Share your thoughts with other customers Top reviews from Japan There was a problem filtering reviews right now.
0. 背景 勉強会で、1年かけて「 言語処理のための機械学習入門 」を読んだので、復習も兼ねて、個人的に振り返りを行いました。その際のメモになります。 細かいところまでは書けませんので、大雑把に要点だけになります。詳しくは本をお読みください。あくまでレジュメ、あるいは目次的なものとしてお考え下さい。 間違いがある場合は優しくご指摘ください。 第1版は間違いも多いので、出来る限り、最新版のご購入をおすすめします。 1. 必要な数学知識 基本的な数学知識について説明されている。 大学1年生レベルの解析・統計の知識に自信がある人は読み飛ばして良い。 1. 2 最適化問題 ある制約のもとで関数を最大化・最小化した場合の変数値や関数値を求める問題。 言語処理の場合、多くは凸計画問題となる。 解析的に解けない場合は数値解法もある。 数値解法として、最急勾配法、ニュートン法などが紹介されている。 最適化問題を解く方法として有名な、ラグランジュ乗数法の説明がある。この後も何度も出てくるので重要! とりあえずやり方だけ覚えておくだけでもOKだと思う。 1.
4 連続確率変数 連続確率分布の例 正規分布(ガウス分布) ディレクレ分布 各値が互いに近い場合、比較的高い確率を持ち、各値が離れている(偏っている)場合には非常に低い確率を持つ分布。 最大事後確率推定(MAP推定)でパラメータがとる確率分布として仮定されることがある。 p(\boldsymbol{x};\alpha) = \frac{1}{\int \prod_i x_i^{\alpha_i-1}d\boldsymbol{x}} \prod_{i} x_i^{\alpha_i-1} 1. 5 パラメータ推定法 データが与えられ、このデータに従う確率分布を求めたい。何も手がかりがないと定式化できないので、大抵は何らかの確率分布を仮定する。離散確率分布ならベルヌーイ分布や多項分布、連続確率分布なら正規分布やポアソン分布などなど。これらの分布にはパラメータがあるので、確率分布が学習するデータにもっともフィットするように、パラメータを調整する必要がある。これがパラメータ推定。 (補足)コメントにて、$P$と$p$の違いが分かりにくいというご指摘をいただきましたので、補足します。ここの章では、尤度を$P(D)$で、仮定する確率関数(ポアソン分布、ベルヌーイ分布等)を$p(\boldsymbol{x})$で表しています。 1. 5. 1. i. d. と尤度 i. とは独立に同一の確率分布に従うデータ。つまり、サンプルデータ$D= { x^{(1)}, ・・・, x^{(N)}}$の生成確率$P(D)$(尤度)は確率分布関数$p$を用いて P(D) = \prod_{x^{(i)}\in D} p(x^{(i)}) と書ける。 $p(x^{(i)})$にベルヌーイ分布や多項分布などを仮定する。この時点ではまだパラメータが残っている。(ベルヌーイ分布の$p$、正規分布の$\sigma$、ポアソン分布の$\mu$など) $P(D)$が最大となるようにパラメーターを決めたい。 積の形は扱いにくいので対数を取る。(対数尤度) 1. 2. 最尤推定 対数尤度が最も高くなるようにパラメータを決定。 対数尤度$\log P(D) = \sum_x n_x\log p(x)$を最大化。 ここで$n_x$は$x$がD中で出現した回数を表す。 1. 3 最大事後確率推定(MAP推定) 最尤推定で、パラメータが事前にどんな値をとりやすいか分かっている場合の方法。 事前確率も考慮し、$\log P(D) = \log P(\boldsymbol{p}) + \sum_x n_x\log p(x)$を最大化。 ディリクレ分布を事前分布に仮定すると、最尤推定の場合と比較して、各パラメータの値が少しずつマイルドになる(互いに近づきあう) 最尤推定・MAP推定は4章.
会社概要 | 企業情報 | HOME 大阪府大阪市浪速区湊町1丁目4番38号 近鉄新難波ビル17階/18階 名古屋支店 愛知県名古屋市中区栄1丁目2番7号 名古屋東宝ビル3階 札幌コンタクトセンター 北海道札幌市中央区北二条西1丁目1番1号 札幌ANビル2階 従業員 30億 円. 南都地所大阪ビルディングビル(大阪市中央区難波)は、1971年竣工、千日前通沿いに立地する6階建ての賃貸オフィスビルです。光回線を設置しており、個別空調による優れた快適性を兼ね備えたオフィスビルです。アクセス面において特に優れ、JR難波駅から6分、近鉄難波駅から1分、なんば. 難波営業所|株式会社近畿日本ツーリスト関西 地下鉄・近鉄難波駅、地下21番出口すぐ!
オフィスビル 近鉄不動産が運営する代表的な賃貸オフィスビル情報をエリア別にご覧いただけます。 首都圏 お問い合わせ・お申し込み 首都圏事業本部 賃貸事業部 TEL. 03-3271-2493 FAX. 03-3271-5551 03-3271-2493 FAX: 03-3271-5551 ※電話番号をタップするとお電話がつながります。 首都圏物件に関するお問合せフォーム はこちら アクセス 東京メトロ千代田線「国会議事堂前」駅徒歩4分 東京メトロ銀座線・南北線「溜池山王」駅徒歩5分 基準階平面図 拡大して見る 所在地 東京都千代田区霞が関3-5-1 交通 竣工 平成6年11月 設計 佐藤工業 施工 構造 SRC造 規模 地上9階・地下1階 敷地面積 332. 45㎡ 延床面積 2247. フロアガイド | OCAT[大阪シティエアターミナル]. 01㎡ 基準階面積 199. 74㎡ 天井高 2. 60m 床荷重 500kg/㎡ 空調方式 個別空調 床仕様 OA(50mm) コンセント 容量 65VA/㎡ 光ケーブル 引込み済み エレベーター 乗用2台 正面玄関 利用時間 7:00~20:00(平日) 7:00~18:00(土曜) ビル利用 可能時間 24時間 駐車場 2台(賃貸) 防犯設備 機械設備 お問い合わせ 首都圏オフィスビル情報 〒104-0028 東京都中央区八重洲2丁目7番2号 八重州三井ビル 営業時間:平日/9:00~17:50 休業日:土・日・祝・年末年始 TEL: 03-3271-2493 営業時間:平日/9:00~17:50 休業日:土・日・祝・年末年始 ※電話番号をタップするとお電話がつながります。 お問い合わせはこちら 近鉄不動産では、首都圏の賃貸オフィスビル・貸事務所の情報を提供しています。起業される方、資産活用をご希望される方、首都圏でのオフィスビル探しにご活用ください。 近鉄不動産では、首都圏の賃貸オフィスビル・貸事務所の情報を提供しています。起業される方、資産活用をご希望される方、首都圏でのオフィスビル探しにご活用ください。
総合案内 交通アクセス ATCについて フロアガイド 交通アクセス 利用ガイド 各種募集について 営業時間 個人情報保護方針 お問い合わせ 交通公共機関のご案内 地下鉄・ニュートラム利用の場合 梅田・本町・心斎橋・なんば方面からOsaka Metro中央線「本町」からコスモスクエア経由で約18分 ※Osaka Metro四つ橋線住之江公園から約16分「トレードセンター前駅」下車直結 JR利用の場合 大阪・天王寺方面から環状線「弁天町」駅からOsaka Metro中央線に乗り換えコスモスクエア経由で約15分「トレードセンター前」駅下車直結 南海バス 堺東・堺~ATC(大阪府咲洲庁舎前)間を結ぶ「南港線」を運行開始→詳しくは こちら 神姫バス 神戸三宮~南港エリア(USJ・ATC/コスモタワー・ポートタウン東)を結ぶ直行バスが運行開始→詳しくは こちら USJ直行バス 「ユニバーサル・スタジオ・ジャパン」へのアクセスとして直行バスが運行しています。(全席着席制/予約制)→詳しくは こちら リムジンバス 関西国際空港と直結。ハイアット・リージェンシー・オーサカ 、ロビー玄関前が発着場所です。 ※チケットはホテル・コンシェルジュ・デスクにて発売)→詳しくは こちら