お前らどうした?増田の名折れぞ! ブクマカの反応がないんだもん 言い訳しないでください 弁護士事務所から内容証明郵便が届くその時まで戦い続ける!それがはてな匿名ダイアリーだろうが! 届いても増田たちに差し押さえられる資産なんかないからひろゆき並みに開き直ればええだけやで ワイが煽りたいのは持ち上げたブクマカたちなんや!! すばらしい!君たちのように誹謗中傷で訴えられるリスクを負... 疑惑について尋ねることは誹謗中傷にあたらないから お前こそ脅迫犯。開示や開示!! 横増田だけど「疑惑について尋ねることは誹謗中傷にあたらない」ってマジで思ってるならお前いつか身を滅ぼすぞ 現実世界で出来ないことはインターネットでもやるな でも履歴書には賞罰を書かせますよね それをインターネットで公開はせんだろ でも全部自分で公開してた情報ですよね あの冗長で再現性ナニソレな書き方は何かと思ったら学部卒なのかな 大学院に入って研究を発表するということがどういうことかを習ってきて欲しい これについて答えてほしい 何を聞かれているんですかね。 もう少し質問を明確にしてもらえますか? 同姓同名同顔だからって同一人物と決めつけて誹謗中傷するのはやめてほしい。増田の民度が傷つく 同姓同名同顔同小学校同中学校同高校同大学だからといって同一人物とは限らんよな その場合同姓同名の二人はどのように区別されてきたのか、少し気になる というか双子に同じ名前つけたらそうなるのか? 弱者男性を救うのはお前だ中島. その場合同姓同名の二人はどのように区別されてきたのか、少し気になる というか双子に同じ名前つけたらそうなるのか? 私は意地の悪い増田なので別に前科持ちとかはどうでもいいのだけど、散々ほしい物リスト送りますとか応援しますとかアンチに負けないでとかほざいていたブクマカたちがどんな反応... Amazonの欲しいものリストから色んな人が送ってたけど、うまくやらないと相手に住所が伝わる場合があるんだよね。だから送る際は慎重にならないといけない。 やっぱ住所が行くことがあるんだ TLに流れてくる欲しいものリストに適当に送ってたら たまに変な反応があるからもしかしてと思ってたが 支払いをクレジットカードにしてると、明細書に請求書住所が書かれる可能性がある。 Amazonギフト券でチャージして送るとバレない。 やっぱり素人が専門家や現場などの関係各所に物申してたんか…。 それでもブクマカは「過去や経歴は関係ない。今の功績を見ろ!」などと珍しく殊勝なことを言ってるのでこの件で彼... ブクマカ「Knoaの過去を掘り起こすのはNG」 小山田をブコメでボコボコに殴ってた人間がこれ平然と言うんですか 結局皆自分の気に入らない人間が破滅するのが楽しいだけよ 人間には善性なんか一欠片もない えっ 他人の善性であんた今いきてるんじゃないの?
あのアニメのレビュー書いてほしいね。 複数の14歳に売春させて、さらに手数料かすめ取るのはさすがに…。 忘れられる権利やぞ!!!尊重しろ!!!!!俺は忘れないぞ!!!!!! 40近い男が身近な場所でこういうことやってるのが悲しい。20代ならまだ若さの発露と感じられるんだけどな。低能先生も40ぐらいだったし怖いわ。 絶句 この経歴で本名を晒せるのはある意味すごいな… 大学卒業 社会人1~2年目くらいのイキリだと思えば別にそれほどじゃないとおもうんやが 2016年の方は 2016/06/18から2016/07/06までブクマが飛んでるだけだから不起訴だな 2010年の方は 2010/04/18から2012/04/30までブクマが飛んでる・・・ まあこっちの方は悪質だしな・・・ ブクマから娑婆にいなかった期間を算出するのやめーや 単に反省してブクマしてなかった可能性とかあるだろ! anond:20210721163455 2年空白あるから入ってたんかなぁ 菅野完もnoiehoieの頃から、自己顕示欲が凄かったな。 ネットだと、ヘンテコな体系立ってない言論でも、ちょっとでも予言が当たると神扱いされて、 信者が勝手に凄い人だと思い込んで... 〖完結〗「お前は俺の最高の番（つがい）だ」「番（つがい）？私の番は別にいる」 | 恋愛小説 | 小説投稿サイトのアルファポリス. 増田世代のイケメンやん 犯罪歴はおいといても何のバックグラウンドもないネットde識者、blueboyとかの同類やな こんなのの言葉をありがたく戴いてたはてなーさん…(笑) コロナ人数予測よりも檻の中の思い出について書いて欲しい 未成年への性犯罪者は刑務所でもカースト低いって都市伝説があるけど本当? はてなーさん、、、 ataharaatahara 西浦先生じゃないなら、増田は誰なんだろう?いやいや、野暮はよそう。 増田 COVID-19 2021/07/12 リンク yellow15yellow たしかに野暮やったな😭 増田『…なあ~に?』 knoa氏の件、元増田の「自己宣伝ブクマ」→へのリンクが見つからず、 さすがに最初は成りすましを疑ったのだけど、 別ルートの 自己宣伝は... このブコメやで みんなビビッて、書き込みぷっつり途切れちゃったじゃないwww なぜなら増田には失うものがないのである!!! 信者が無視決め込んで反応がないから面白くない😞 「お、俺はビビッてなんかねえからな!! (震え)」 名誉棄損、民事訴訟などでは止まらない狂戦士!それがはてな匿名ダイアリーではなかったのか!
〖完結〗「お前は俺の最高の番(つがい)だ」「番(つがい)?私の番は別にいる」 獣人グレンはそれなりに名の通ったAランク冒険者だ。顔もよく腕も立ち稼ぎもいい。そんなグレンには毎月会う同じ獣人の女騎士アリエルに求婚することにした。お互いにただ欲求を満たすだけの関係だったはずが、気がつけばどっぷりとアリエルにハマっていた。運命の番だとか、そんなものは信じちゃいないがアリエルとなら上手くやっていけると思ったが、あっさり断られ、しかもアリエルには既に番が居てグレンとはもう会わないと言って出ていってしまった。 抜け殻のようになったグレンはだんだん腹が立ってくる。しかもアリエルとは偽名だったことも分かる。 「番がいんのに何で俺と寝た! ?」 番がいるアリエルに恋をしたグレンと、決して結ばれない相手に恋をしたアリエル。 グレンはアリエルを捕まえることが出来るのか。 ツッコミどころ満載につき、優しい目で見て頂けると嬉しいです。 *タグは順次追加していきます。
117 ID:azPQn3lj0 >>28 笑いを堪えきれないよwww 33: 2021/07/27(火) 19:07:20. 643 ID:Sm3UDCID0 俺もyoutube始めてみようと思うけどアドバイスとかあったらちょうだい 上げる動画のジャンルは決まってない 34: 2021/07/27(火) 19:10:47. 724 ID:azPQn3lj0 >>33 毎日投稿して金脈掘り続けろ 35: 2021/07/27(火) 19:13:00. 395 ID:rOnDGovp0 んだなあ 確かにリスクないんだからやらない手はないよなあ Source: ブラブラブラウジング 【悲報】俺「YouTube始めてみようかなあ」お前ら「どうせ無理無理w」
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. [WIP]「言語処理のための機械学習入門」"超"まとめ - Qiita. 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
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. 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. 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)
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. 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. 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.
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.