おはようございます!!ねこぜです!青森駅から電車で浅虫に行ってきました! ●時間がなくても根性で温泉にいってくるぞ! わたしがちょっと苦手な「青い森鉄道」。 支払いでもたついて、よく車掌さんに怒られる ので、今度こそは!と、みんながどうやって降りているのか目をギラつかせてじっくり観察して、「よ〜し、よし、運転している車掌さんにお金を払って、一番前のドアから降りればいいんだな」と思っていたら、浅虫は無人駅じゃないので支払いなしで降りられました。 な〜んだ〜 さて、なんで浅虫温泉にきたかというと、 先日、 電車のドアが開いた瞬間に受け取ったブツ のなかに入っていた、このチケットを使いにきたのです。しかし、今回、青森駅にすぐに帰らなくてはいけないので、浅虫にいられるのは一時間だけ。 私にはありがちですが、 いつものように 大慌ての入浴になりそうです。嫌な予感しかしません。 ●今回いく温泉、みんなもきっと知ってるよね? 浅虫温泉郷にある、南部屋・海扇閣(かいせんかく)といえば、この温泉↓↓ サンドウィッチマンのおふたりが JR東日本のCMで入った、この大展望の温泉です! ワクワクするーーー! 海扇閣は、JR浅虫温泉駅から徒歩2分。 駅をでたらすぐ斜め左むかいにあります! ねこぜが入った瞬間に挙動不審になってしまうような、立派なホテルです。 ●豪華なホテルでまずは朝食をいただきます…! ロビーでキョドキョドしながらチケットを差し出し、 思い切って、2階のダイニング「海つ路(うみつじ)」へ。 ここで朝食バイキングをいただきます。 「烏賊(いか)メンチ」や「ねぶた漬」「貝焼き味噌」など、 青森ならではの郷土料理もたくさんありました。 クレープも作れるし、食後のりんごアイスもあります! こんなにいっぱいあるのに、 これしか食べられない、残念なわたし! (少食・笑) もったいない!!! 時間があればもっとがんばれたかもしれないけど…! よくある質問と回答 | 南部屋・海扇閣. いがめんち(左)もおいしかった。 とくに気に入ったのは、このねぶた鍋!! え?ねぶた鍋…?? ねこぜも、はじめてききました。 きいたことないなと思ったら、 根…青森県産長芋など根菜 舞…青森県産豚肉と舞茸 太…青森県産ホタテをねぶた囃子の太鼓に見立てているらしい の当て字で、浅虫で独自につくってる鍋なのね。 でも、このねぶた鍋(根舞太鍋)が具だくさんでいい出汁がでていて美味しい!汁だけでも水筒に入れて持って帰りたかった!
南部屋・海扇閣ホーム > お料理 グループ団体プラン 4月~6月のお料理「春うらら」 7月~8月のお料理「夏なぎさ」 9月~11月のお料理「秋かえで」 12月~3月のお料理「冬みやび」 当館こだわりの逸品 あわび焼き 一人前 3, 300 円(税別) おすすめの一品 火を通すことで、あわび本来の旨味を「ギュッ」と閉じ込められます。 極上の逸品を、ぜひ、ご賞味下さい。 追加料理のご紹介 烏賊生干し 吉次焼 珍味三種盛り 大間マグロ ※季節により、お出しできない時期があります。詳しくはお尋ね下さい。 南部屋・海扇閣では、お客様へのアレルギーへの配慮をしております。 ご予約後、お電話、メール等で、お召し上がりいただけない食材等をお知らせいただければ、 配慮した料理メニューに随時変更させていただきます。 遠慮なくお申し出下さいませ。
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(笑) ご飯のあとは9階の温泉へ… ( 写真撮影禁止なので、上の画像はお借りしました ) 浅虫の海が一望できる温泉がすごい。 扉を開けたら、ガラスが潮でくもっててCMほどきれいに風景が見えなかったけど、浴槽に使われたヒバの香りがふわっと香ってなんとも幸せな気分に。 しかも、ねこぜがはいったときは、貸し切り状態で、「おお!なんてこった! !」と泣きそうに。あまりの嬉しさにでんぐり返しでもしたくなった。…けど、ケガして運ばれるのが恥ずかしくてやめました。 ●時計をみてびっくり でも、帰りの電車の時間が迫ってるからな~ あんまりのんびりしてられないな~ と思って、壁にかかった時計をみたら、 なんと!!あと5分しか入れないじゃないか!! か、感動してる場合じゃねえ!! …と、焦ってパニック状態に。 とりあえず、浴槽を1周歩いて帰りました(笑)。 なんでいつもこんなに時間がないのか… 浅虫駅まで猛ダッシュして電車に飛び乗りました。 露天風呂もあったけど、雨が降ってきたし、この時期でもまだ肌寒かったですが、 これからの時期はよさそうですぞ。 海扇閣は閑散期でも一泊10, 000円以上する宿なので、 ねこぜのような貧乏人はなかなか行く機会がないですが、 1500円で雰囲気だけでも楽しめるなら、めちゃくちゃ手頃だしいいじゃないですか!!! この小さな贅沢を友達にもプレゼントしたい! 南部屋海扇閣なんぶやかいせんかく. と思い、電車の中で汗だくになりながらたそがれて帰ったのでした。 (おしまい) ⭐︎南部屋・海扇閣の「あさ風呂散歩」 (朝食バイキング付朝風呂入浴コース) 料金:1, 500円(税込) ※小学生以下半額 ※コースチケットはフロントで販売 利用時間: ※ 2階 朝食バイキング会場「海つ路(うみつじ)」(最終入場8:30) 7:00 ~ 9:00 ※ 9階 展望大浴場 (タオル・バスタオル付) 5:00 ~ 10:00 ※貸切の日は利用できないのでご注意を!
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。
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. 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. 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.
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. 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. 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.
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.
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)
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)