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.
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)
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. 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. 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. 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.
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. 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)
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. 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
Tankobon Softcover Only 11 left in stock (more on the way). 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.
2021年6月9日(水) 0655 みいつけた! おかあさんといっしょ~やぎさんゆうびんスペシャル③~ パッコロリン いないいないばあっ!【5月12日(水)の再放送】 オトッペ(再) おじゃる丸(再) 忍たま乱太郎(再) 2355 〈Eテレ〉 📺️0655 ▽水曜限定朝めし前クイズ:オーストラリアの首都はどこでしょう? だいすけ X お兄さん | HOTワード. ▽日めくり:衛星 🎵あたし、ねこ:なつさん(東京都江戸川区在住) 🎵これを知ってるといばれるの唄~注目の首都編~ ▽朝めし前クイズ答え:シドニー、ではなくキャンベラ 📺️みいつけた! ▽トゲやまシャシン① ・お花を撮影するスイちゃんとコッシー。コッシーは正面、スイちゃん上から撮影。そこに「おっほ~ブラボーブラボー!」と現れたのは自称「世界でもっとも有名なキャメラマン」らしいトゲやまシャシン。戸惑う2人 ▽オフロスキー:どこから出てくるか ▽トゲやまシャシン② ・ものはどこから見るかでいろんな形に見える、と語るトゲやまシャシン。三角錐の積み木、コップ、人参も角度を変えれば丸になると説明。 次はクイズ、5つの積み木、写真には1本のみどこから撮ったか。正解は横から。景品としてトゲやまシャシンによる記念撮影、しかし上から撮影したので頭だけしか見えず不満の2人。気にせず撮影を続けるトゲやまシャシン ▽おててえほん:スーパーロボット冷蔵庫ロボット ▽ID:チョビさん「みんなもオムライス食べるかい?」 🎵すわるぞう:カルガモ ▽ゴーゴー!ドッコラショ:うどん争奪あみだくじ 🎵レグレグアイドル 📺️おかあさんといっしょ~やぎさんゆうびんスペシャル③~ ・掲示板(落選枠):あつこ、赤忍者、青忍者、まこと、あづき、ピアノを弾きながらパフを歌うゆういちろう、ガラピコ ・しろやぎセレクション:ゆうやけこやけ。「黄色とオレンジ色を使ってお日様が沈むところもとってもよく描けているよね(まこと」「カラスも仲良くお家に帰っているところかな~?
】※2019年7月30日(火)の再放送 🎵べるがなる【チョロミー&にらめっこVer. 1】※2020年4月22日(水)の再放送 📺️パッコロリン ▽かいだんいくつ? 📺️いないいないばあっ!【6月16日(水)の再放送】 ▽OP:カエル ▽ワンワンのおえかき:茶色で熊の赤ちゃん、小熊ちゃん創世。元気な小熊ちゃん、ワンワンによじ登り「とうさんのぼりしないでください」。ハイハイで逃げる小熊ちゃん、ハイハイで追うワンワン。かくれんぼ&いないいないばあっ!開始。泣き出す小熊ちゃんをたかいたかい、そうこうしてるうちに父熊がお迎えに。 ※「とうさんのぼり」とは、おとうさんといっしょの「父山のぼり」のこと ▽ID:熊の親子がころん→ぴた① 🎵いっこにこだっこ ▽ID:熊の親子がころん→ぴた② 🎵ごみごみポイ→「ポイポイたのしい!あっおともだちも(うーたん」 ▽飛び出す絵本:家とカエル ▽紙コップかえるの合唱:ワンワンカエルとはるきガエルの大合唱。カエルでなにやらお話 ▽はるきの魔法のクレヨン:ピンクの傘で雨宿り 🎵ピカピカブ~!(野生の王国Ver. NHKおかあさんといっしょ/花田ゆういちろう、小野あつこの楽曲一覧-人気順(ランキング)、新着順（最新曲）｜2000752888｜レコチョク. ) ▽ED:曲終わりからED。何処からともなく腹太鼓、音の正体はタヌキさん。ピカピカブ~!をやりたいらしいが「残念!もう終わっちゃったのよね(ワンワン」。タヌキさんはバイバイしてから参加。みんなで腹太鼓披露。 📺️オトッペ(再) ▽茶道っぺでございます 📺️おじゃる丸(再) ▽19ー21:おじゃる 小町のおとうとになる【初回2016年5月20日(金)】 📺️忍たま乱太郎(再) ▽25ー38:熱血な用具委員の段【初回2017年5月31日】 📺️2355 ▽ナレ「6月30日も残り5分となりました。2355の時間です。早いもので、2021年も半分が過ぎようとしています。今夜も1日の終わりを、ゆったりとお過ごしください。」 ▽日めくり:扇風機 ▽ID:レールを降りながら2355 ▽1 minute Gallery:Zimoun/Sound Sculpture~音の彫刻~ ▽ID:傘と消火器 🎵球だから/笹倉慎介 ▽トビー「どうしてなのだろう。どうして、月日のすぎるのはこんなに早いのだろう。(2021年も残り半年)」 ▽月跨ぎ:文月スタート!
懐かしい〜。今も見てるけど、だいすけお兄さんとか。ゆうぞうお兄さんとか。なんか、ゆうぞうお兄さん亡くなったなんて信じられないなぁ… あ〜これは録画したかったな〜 ウィンチェスター @yuzukosho893 ナニコレ!?だいすけお兄さんのシェイクシェイクやってんのなに!?録画したかったじゃん!!もーー!! のあ @noooooah_0 たくみお姉さんでおかあさんといっしょだと分かってしまった、たくみお姉さん、だいすけお兄さん世代 しょこら @chocolat_kuri シェイクシェイク! あつこお姉さんが初々しい~♡ この年でだいすけお兄さんは卒業だったんだよね😭 梓®@1y10m👣♥⃜ @azu_mochihoppe ゆういちろうあつこも好きだけど、だいすけあつこもすきなんだよな… 推しはよしお兄さん… お誕生日おめでとうございます😍 BIGLOBE検索で調べる
【悲報】歌のお兄さん、連続で呪われてしまう ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています 1 : 風吹けば名無し :2020/12/30(水) 08:47:35. 99 ID:r5/ 8代目 速水けんたろう 死亡事故で逮捕 コロナ感染 9代目 杉田あきひろ 覚醒剤使用で逮捕 学生時代、覚醒剤と知らず服用したのが始まり 10代目 今井ゆうぞう 43歳の若さで急死 471 : 風吹けば名無し :2020/12/30(水) 09:39:41. 24 >>347 糸井かな 472 : 風吹けば名無し :2020/12/30(水) 09:40:15. 42 にこぷん見始めて出て来る奴のキャラ覚えて来たらすぐにドレミファドーナツが始まってワイガキ、混乱する 473 : 風吹けば名無し :2020/12/30(水) 09:40:21. 67 >>465 こいつらいつの間にか絶滅してたな 474 : 風吹けば名無し :2020/12/30(水) 09:40:33. 00 にこにこぷん じゃじゃ丸→前スネ夫 ぴっころ→前ドラミ ぽろり→フリーザ もうにこにこぷんは出来ないね…… 475 : 風吹けば名無し :2020/12/30(水) 09:40:55. 24 じゃじゃまるの代役はまだ見つからんのか? 476 : 風吹けば名無し :2020/12/30(水) 09:40:55. 55 >>472 わかる 477 : 風吹けば名無し :2020/12/30(水) 09:41:10. 96 それ以前はどうなんだろ? 【悲報】歌のお兄さん、連続で呪われてしまう. 478 : 風吹けば名無し :2020/12/30(水) 09:41:19. 28 あつこお姉さんが結構可愛くていいンだわ わかるやつおらんのか 479 : 風吹けば名無し :2020/12/30(水) 09:41:21. 15 >>25 年代入っとらん 480 : 風吹けば名無し :2020/12/30(水) 09:41:29. 02 >>457 あゆみお姉さん(49) 481 : 風吹けば名無し :2020/12/30(水) 09:41:45. 22 >>465 ドレミファどーなっつに変わったの悲しくてかなり長い間受け入れられなかったわ 482 : 風吹けば名無し :2020/12/30(水) 09:41:47. 57 >>466 あっラジオ体操の番組か 483 : 風吹けば名無し :2020/12/30(水) 09:42:02.
tukusi @mii_taa_2019 今のおかあさんといっしょの歌のお兄さんお姉さん私もばり嫌いです! !なので体操のお兄さんのまことおにいさん推してます ひかる @asmr_tsuji 間違いない爆笑 おぱんつ @n24__k すんごい久々におかあさんといっしょ見たら、あつことゆういちろう体張っててわろた たくみとだいすけには勝てないよ(まだ言ってる) 午前8:24 · 2021年3月24日 練乳 @miu_ran たくみとだいすけの二番煎じ感が凄くて見てられないんですよね おぱんつ @n24__k はげど 通常運転なものより歌兄前のまだ載せてないやつください すけ兄オタだけどさんあの人だけは良い人だよ kwsk >>310 誰ですか?それは >>278 まこと撮られたね 二人の腐女層一気に減りそう 良いことだ >>311 これも文春オンラインっぽい感じがするね 315 名無しさんといっしょ 2021/07/16(金) 09:48:16. 76 ID:2KELI0gO >>311 金森だけは勘弁してくれ スラン ク ブ ル 化 ま だ ? >>311 それこそお祭りになっちゃうわよ 318 名無しさんといっしょ 2021/07/16(金) 11:28:20. 48 ID:2KELI0gO >>317 なんの祭りだよ >>312 ストーカーがストーカーを不愉快に感じたくだらない話 320 名無しさんといっしょ 2021/07/17(土) 08:37:42. 51 ID:GzEpdxRP ゆういちろうがそのうち文春に 撮られる日が来るな 金森でほぼ確定でしょ 322 名無しさんといっしょ 2021/07/18(日) 00:08:34. 66 ID:5c65/Drg ? 化まだ ル ブ ンス ラク 07/18 1:04 >>322 ごめん個人的にそうであったらいいのになって願望が出ちゃった けどYouTubeのネコ動画にベッド映ってて枕二つあるように見えるから、誰かと暮らしてるのは濃厚だと思う それなら 誰とお付き合いしてもいいけど匂わせる相手は嫌だ でもゆういちろうも保護猫2匹(わざわざ2匹だと明記)って言ったり、金森の動画に自分の描いた絵を載せたりして匂わせまくってるよね? 金森ばかり責められがちだけど、どっちもどっち感 ゆういちろう本人が幸せならそれで良いわ >>326 そこなんだよ もし相手が金森なら総叩きにあっても仕方ないと思うわ 自分もゆういちろうに一時腹立ってたし でもチュートリアル徳井とスピードワゴン小沢みたいな関係だったら一方的に腹立ててごめんなさいってかんじだけどw まことの文春砲もゆういちろうから聞いたんだろうなって思った 329 名無しさんといっしょ 2021/07/19(月) 09:42:33.