3 緩和制約下のSVMモデル 4. 4 関数距離 4. 5 多値分類器への拡張 4. 4 カーネル法 4. 5 対数線形モデル 4. 1 素性表現の拡張と対数線形モデルの導入 4. 2 対数線形モデルの学習 4. 6 素性選択 4. 1 自己相互情報量 4. 2 情報利得 4. 7 この章のまとめ 章末問題 5. 系列ラベリング 5. 1 準備 5. 2 隠れマルコフモデル 5. 1 HMMの導入 5. 2 パラメータ推定 5. 3 HMMの推論 5. 3 通常の分類器の逐次適用 5. 4 条件付確率場 5. 1 条件付確率場の導入 5. 2 条件付確率場の学習 5. 5 チャンキングへの適用の仕方 5. 6 この章のまとめ 章末問題 6. 実験の仕方など 6. 1 プログラムとデータの入手 6. 2 分類問題の実験の仕方 6. 1 データの分け方と交差検定 6. 言語処理のための機械学習入門 / 奥村 学【監修】/高村 大也【著】 - 紀伊國屋書店ウェブストア｜オンライン書店｜本、雑誌の通販、電子書籍ストア. 2 多クラスと複数ラベル 6. 3 評価指標 6. 1 分類正解率 6. 2 精度と再現率 6. 3 精度と再現率の統合 6. 4 多クラスデータを用いる場合の実験設定 6. 5 評価指標の平均 6. 6 チャンキングの評価指標 6. 4 検定 6. 5 この章のまとめ 章末問題 付録 A. 1 初歩的事項 A. 2 logsumexp A. 3 カルーシュ・クーン・タッカー(KKT)条件 A. 4 ウェブから入手可能なデータセット 引用・参考文献 章末問題解答 索引 amazonレビュー 掲載日:2020/06/18 「自然言語処理」27巻第2号(2020年6月)
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. 『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. 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.
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.
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.
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49に収録されています。重複購入にご注意ください。) 拓也の幼なじみの友喜が、施設でずっと面倒を見てきた岸本少年に襲われる! 一方的に恋心をつのらせた岸本は友喜の家に上がり込んで…。このピンチを助けに来てくれるのは、拓也ではなく…その親友の門所!? どゆこと? (37P)(この作品はウェブ・マガジン:Love Silky Vol. 51に収録されています。重複購入にご注意ください。) 今号は初めての特別企画「コメディ編2本立て」!! あかねが、夫の親友・門所にもらった媚薬を試す夜…。大盛りにしちゃったために大騒動!? そしてもう1本、あかねのバイト先の社長・大泉さんから見た「拓也はあかねの尻に敷かれている問題」の結末とは!? コミックス6巻も出たばかりで、ますます絶好調のSEXYラブコメ! (31P)(この作品はウェブ・マガジン:Love Silky Vol. 54に収録されています。重複購入にご注意ください。) 愛する拓也の子どもが欲しくて毎晩 妊活に励んでいるあかね。親友に先を越されたり、子どもが生まれた後のことを拓也と相談しては意見が食い違い、悶々とする日々が続いていたが…? せっかく拓也も心変わりして、子どもが欲しくなってるというのに、2人のもとにカワイイ赤ちゃんがやって来るのはいつ? Love Silky オットに恋しちゃダメですか？ 21巻 ｜無料試し読みなら漫画（マンガ）・電子書籍のコミックシーモア. カラダの関係から始まった恋もここまで進展しました! 超人気SEXYラブコメ最新話40P! (この作品はウェブ・マガジン:Love Silky Vol. 55に収録されています。重複購入にご注意ください。) 妊娠検査薬が陽性に!? ついに赤ちゃんを授かった!とハイテンションで喜ぶあかね。だけど親になることへの複雑な想いを、いまだ抱える拓也とはビミョーな温度差があって…? 婦人科検診にも一緒に来てくれない拓也にあかねの不満が爆発! 愚痴を聞いてもらおうと親友・舞ちゃんに電話すると、先輩妊婦の彼女は大変なことになっていて…!? 新展開に目が離せないSEXYラブコメ、45P! (この作品はウェブ・マガジン:Love Silky Vol. 57に収録されています。重複購入にご注意ください。) 妊娠8週目に突入したあかねは、ただ今「つわり」の真っ最中…。最愛の妻とキスさえままならない状況に、拓也の忍耐も理性も崩壊寸前!「なまチチ」を求めて、ついフラフラと夜の風俗街にくり出した拓也は、今一番出会ってはいけない人物に見つかってしまって…!?
「家をうる女」のときは、もっとたくさんいたしね。 編集者の貝塚さん(青木くん演じる)が、またいいんだな~この役あってるし、かっこいい。 菅田くんより、この人とくっついてほしいな。 で、菅田くんは・・・本田翼ちゃんと? そう、本田翼ちゃんが、月9のときより演技うまくなってるような気がした。この役の方があってるのかな。 私はこのテンポ感好きだし、お仕事ドラマとしても面白いので、完走できると思います。 木9 「ドクターX~外科医・大門未知子~ 第4シリーズ」 テレ朝 マンネリといえばマンネリだけど、安心安定のクオリティで、完走確実ですな。 とはいえ、泉ピン子が嫌いだからね~なるべく副院長は出てきてほしくないですが。 初回は大活躍でしたね。 何が掃除のおばちゃんだよ。結局は、この人も強欲なんだわね。蛭間と一緒です。 加地先生が、いちいち未知子に突っ込むのも定番だけど面白い。 あの労働条件のとこで、俺もう言えるし・・・みたいなこと言ったりさ。 勝村さん好きだわ~ なんだかんだといっても、スカッとするんで、毎週楽しみに見ようと思います。 しかしさ、あの晶さんのメロンだけを副院長が強奪するとは。。。 木10 「Chef~三ツ星の給食~」 フジ 天海姐さんはキムタク臭がしてきちゃったよ。何をやっても天海姐さんになってしまう。 給食室の面々は面白いんだけどな~成志さんとか良々さんとか。 まあ、金に糸目をつけない給食作って、子供たちがおいしくないっていうのは 見えてしまう展開だったから、一ひねりほしかったけど、初回だからしょうがないか!
掟破りの警察署長? 」 フジ うーん。こっちは、なんか薄いよね。 事件に小さいも大きいもない!って織田さんが言ってたような気がするけど。 でも、署長があんなに出歩いてちゃだめだし、カンで捜査ってのも。 捜査したいのはわかるし、現場に出たいのもわかるけど。。。 ってことで~ 1話完結でいくのはわかるけど、あんまりおもしろくなさそうだなんで 初回リタイアしちゃいます。 日10.
横山めぐみとか怪しかったりして。 あんまり見てて気分のいい話ではないけど、とりあえず2話も見てみます。 ママ友さんたちの確執っぽいドラマで「マザーゲーム」あったけど、 これは見てて明るい気持ちになれる感じだったけどな。これは微妙な感じです。 金11 「家政婦のミタゾノ」 テレ朝 舛添家に家政婦に行ったんですか? (笑い) 箱根に愛人と行った?とかさ。。。 ところでさ、この家政婦事務所ってなに?実は探偵事務所なの? なんか、家政婦の面々が怖いんですけど。余さんが所長だし、平田さんもいるし。 さて、松岡くんの女装ややっぱり怖い・・・ほかにいなかったのかい? もう少し女装が似合うジャニーズ。TOKIOにはいないか!
完走確実なのは 「逃げるは恥だが役に立つ」「地味にスゴイ! 校閲ガール・河野悦子」 「ドクターX~外科医・大門未知子~ 第4シリーズ」「家政婦のミタゾノ」 「黒い十人の女」「勇者ヨシヒコと導かれし七人」 それと 「THE LAST COP/ラストコップ」 完走できそうなのが 「石川五右衛門」「レンタル救世主」 そんなところでしょうか? 初回リタイアは 「カインとアベル」「Chef~三ツ星の給食~」 「キャリア? 掟破りの警察署長? 」 「コック警部の晩餐会」「とげ 小市民 倉永晴之の逆襲」 です。