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. 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. 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)
0. 言語処理のための機械学習入門の通販/高村 大也/奥村 学 - 紙の本：honto本の通販ストア. 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.
全て表示 ネタバレ データの取得中にエラーが発生しました 感想・レビューがありません 新着 参加予定 検討中 さんが ネタバレ 本を登録 あらすじ・内容 詳細を見る コメント() 読 み 込 み 中 … / 読 み 込 み 中 … 最初 前 次 最後 読 み 込 み 中 … 言語処理のための機械学習入門 (自然言語処理シリーズ) の 評価 49 % 感想・レビュー 27 件
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. 『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. 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
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.
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.
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.
撮らないで下さい!! グラビアアイドル裏物語【記者会見】① - YouTube
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13. 01. 29 第4話までの再放送が決定! 傑作選として特別に話数限定で第4話までの再放送が決定しました! 2月6日(水)スタート 毎週水曜深夜3時20分~ お楽しみに! 12. 05. 21 テレ東7ちゃんガールズのデビュー曲、遂に配信開始! 公式モバイルサイト「てれともばいる」ではどこよりも早く配信中! 一度聞いたら頭から離れないっ!! 是非DLして、 5/27(日)のイベント のイベントで一緒に歌ってくださいね!! 「撮らないで下さい!! ~Don't shoot me Mr!! ~」 作詞・作曲:田尻知之、本澤尚之 歌:テレ東7ちゃんガールズ (尾崎ナナ、鎌田奈津美、川村ゆきえ、小松彩夏、杉原杏璃、手島優、仁藤みさき、丸高愛実、和田絵莉 /五十音順) 12. 11 遂に誕生したグラビアアイドルユニット「テレ東7ちゃんガールズ」、まさかの配信デビュー!! テレ東7ちゃんガールズの歌がなんと配信リリース決定。 曲はもちろんオーディション決勝審査で歌ったあの歌! 配信開始日などの詳細は随時お知らせしていくのでお楽しみに!! 「撮らないで下さい!! ~Don't shoot me Mr!! ~」 歌:テレ東7ちゃんガールズ (尾崎ナナ、鎌田奈津美、川村ゆきえ、小松彩夏、杉原杏璃、 手島優、仁藤みさき、丸高愛実、和田絵莉 /五十音順) 5/27(日)のイベント では生歌を披露します! あわせて宜しくお願いします!! 12. 04. 25 「テレ東7ちゃんガールズ」決定!視聴者投票まさかの最終結果発表!! 「テレ東7ちゃんガールズ」視聴者投票の最終結果を更新しました!! >>> 詳しくはこちら 『撮らないで下さい!! グラビアアイドル裏物語』DVD-BOX発売記念イベント開催 グラビアアイドルユニット「テレ東7ちゃんガールズ」解禁!あの歌を披露しちゃいます!! 出演者、イベント内容を更新しました! 12. 09 DVD特典映像動画をアップしました! な、な、なんと気になるDVD特典映像の動画を 今回は特別にチラ見せしちゃいます!お見逃しなく!! 12. 07 "視聴者投票"実施します!! ドラマ24 撮らないで下さい!! グラビアアイドル裏物語：テレビ東京. "テレ東7ちゃんガールズ"を決める視聴者投票を実施します!! ワダエリオーディション動画をアップしました! 12. 03 オンエア情報を更新しました! 「撮らないで下さい!! グラビアアイドル裏物語」が見られる放送局はここでチェック!
グラビアアイドル裏物語」製作委員会 この節の 加筆 が望まれています。 主題歌 [ 編集] オープニングテーマ = LIL 「LUCKY STAR」 挿入歌 = リアーナ 「ウィー・ファウンド・ラヴ feat. カルヴィン・ハリス」 エンディングテーマ = the audio pool 「watershed」 決勝審査歌唱歌 = テレ東7ちゃんガールズ 「撮らないで下さい!! ~Don't shoot me Mr!! ~」 2012年5月21日から「撮らないで下さい!! ~Don't shoot me Mr!! DMM.com [撮らないで下さい！！ グラビアアイドル裏物語] DVD通販. ~」の配信がてれともばいるで開始された。 サブタイトル [ 編集] 各回 放送日 サブタイトル 脚本 演出 主演者 第1話 2012年1月13日 裸で勝負!! 北川亜矢子 入江信吾 松木創 ― 第2話 2012年1月20日 体が商売道具 和田清人 川村ゆきえ 2012年1月27日 決意のGカップヌード!? 入江信吾 杉原杏璃 2012年2月 0 3日 柔肌Gカップむせび泣く 北川亜矢子 尾崎ナナ 第5話 2012年2月10日 恥辱Dカップ盗撮マニア 植田泰史 小松彩夏 第6話 2012年2月17日 湯煙欲情(秘)ぷるるん合宿 葛木英 川村りか 2012年2月24日 桃尻縄地獄(秘)濡れた貧乳 おかもとまり 2012年3月 0 2日 清純妄撮(秘)濡れた唇と涙 元村次宏 和田絵莉 2012年3月 0 9日 艶乳ファン食い愛欲告白 手島優 第10話 2012年3月16日 衝撃オーディション辞退 鎌田奈津美 2012年3月23日 決勝開幕!! 出来レース!? 山内大典 立花サキ 2012年4月 0 6日 生き残るのは誰だ!? 美しき女たちの号泣と裏切り …衝撃ラスト 北川亜矢子 入江信吾 葛木英 和田清人 平均視聴率 2.
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