生きる意味を失う(あるいは、 生きる 意味を…失う…!
99ID:I1hKM5k00 >>78 鈍感なだけだろ もしくは図太いだけ 彼が繊細なだけ 79: なんJゴッドがお送りします 2020/07/19(日) 02:33:30. 43ID:YZ33/AvZp 三浦春馬「あぁん!? (日本アカデミー賞に)入ったやろ!! 」 賞漏れたのが悔しかったんやろなあ 81: なんJゴッドがお送りします 2020/07/19(日) 02:34:00. 81ID:7fbDRpWk0 ワイらを馬鹿にしてるよな 82: なんJゴッドがお送りします 2020/07/19(日) 02:34:20. 83ID:d0nqa8rN0 命を取られたら負けルール 84: なんJゴッドがお送りします 2020/07/19(日) 02:34:31. 28ID:dfHnRCiMd 来世は蟹やったらええな 85: なんJゴッドがお送りします 2020/07/19(日) 02:34:50. 85ID:Ld4uYgtu0 なにこれ。 春馬のことバカにしてんの? 86: なんJゴッドがお送りします 2020/07/19(日) 02:34:56. 33ID:C+K0cnega 正直メンタル糞弱そうやったもんなんでそんな理由でって事で死を決意してそう 87: なんJゴッドがお送りします 2020/07/19(日) 02:35:02. 70ID:ADtqDFqT0 エビ臭い! (誹謗中傷) 88: なんJゴッドがお送りします 2020/07/19(日) 02:35:13. 37ID:QiiFwpJPa ネトウヨは自殺まで追い込めよ生きてるだけで罪なんだよ 89: なんJゴッドがお送りします 2020/07/19(日) 02:35:17. 17ID:MAF2/5N30 マジレスFUCK♂YOU 90: なんJゴッドがお送りします 2020/07/19(日) 02:35:25. 91ID:GMNLmIVB0 ビリーがこの世にいねえんだよなあ... 92: なんJゴッドがお送りします 2020/07/19(日) 02:35:45. 62ID:QiiFwpJPa ネトウヨ三浦の次はうよぽよだ 94: なんJゴッドがお送りします 2020/07/19(日) 02:35:50. 38ID:llQVkilZ0 なんJ民全員世界ランク上がったぞ ファイティングポーズするわ 96: なんJゴッドがお送りします 2020/07/19(日) 02:36:31.
頑張って生きていれば必ず素敵な出会いが生れます。 人生捨てたモンではなかったと思う日がきますよ。 30人 がナイス!しています 心が疲れてしまっていますね。 泣きたい時は沢山泣いて良いのですよ。 生きがい、何でしょうね。難しいです。 でも、明日があるから何とか生きています。 社交性がなくなってしまったとの事。 仕事がオフの日は、ウダウダ、ゴロゴロして 心を休めてみてはいかがですか?? 私も同じ30代ですが、病の嵐です。(時間があればプロフ読んで下さい) でも、何とか生きています。 28人 がナイス!しています
おはようございます。ヽ( ・∀・)ノ 今朝 Yahoo!
人間が生きる中で何らかの答えを見つけ、その答えに対する真実の行動を見つけなければならないのです。 その行動に対して何が正しいのか、何が間違っているのかを問うことで意識というものは磨かれ真実の問いに向かうきっかけを作るのです。 そして、意識感覚を持つことによって人間は一つ一つの言葉に表現される意味を持っていくのです。 自分が導き出した答えに従う心の勇気とは? 本来、人間は自分が判断した答えに対して道筋を立てて生きていかなければなりません。 その答えに従う勇気がなければ自分が導き出した答えに反するはずです。 そうならないためにも、自分が導き出した答えの真意を行動に表せなければ駄目なのです。 そのためにも導きだした答えに従う心の勇気と言う向上心も必要になるのです。 まとめ いかがだったでしょうか、今回のお話は?少しは感じ入る事が出来たでしょうか? 生きる意味を失うと人はどうなるのか、毎日が辛いと思う気持ちと向き合う事で何が起きるのか、心の気持ちで、生きる意味を見出す事が大切な意味に繋がることになるのです。 今回お話した全ての言葉の意味を自己受容していただけたならば、あなたの人生に必ず生きる意味がシンプルに感じるはずです。 今回、お話しした内容は僕自身の経験から生まれた想いから、事実に感じ基づいて記事にした内容になっていると思います。 ぜひ、今回の生きる意味を失い、毎日が辛いと思う気持ちに対しての原因を理解いただき、効果的な解決策を参考にして行動する自分を手に入れてください。 今回は「生きる意味を失う、毎日が辛いと思う気持ちと向き合う6つの考え。」をテーマにお話ししました。
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. 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 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
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. [WIP]「言語処理のための機械学習入門」"超"まとめ - Qiita. 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.
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。
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.
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.
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