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Machine learning for biginner
- 5. 自己紹介
早川 敦士
電気通信大学電気通信学部
システム工学科 三年
TwitterID: @gepuro
さくさくテキストマイニング勉強会がきっかけで
テキストマイニングを始めました。
統計学や品質管理に興味があります。
- 6. 自己紹介
はてなダイアリー
http://d.hatena.ne.jp/gepuro/
所属
Microcomputer Making Association
http://wiki.mma.club.uec.ac.jp/hayakawa
ICES (留学生国際交流会)
新入生歓迎実行委員会
DBCLS (ライフサイエンス統合データベースセンター)
- 8. 機械学習とは 〜初めに〜
機械学習については、初めて勉強しました。
名前だけは、よく聞くけど実態がよく分からず
にいました。
そろそろ機械学習に挑戦してみたい。
今日は、この場をお借りして機械学習について
学んだ事を発表したいと思います。
テキスト分類の学習という点に焦点をあてて話
したいと思います。
- 35. 単純ベイズ・最大エントロピー分類器
の比較
単純ベイズ分類器との比較
●
単純ベイズ分類器:
●
事前確率と素性・ラベルのペアで素性の貢献度を知る
多くのコーパスが必要
生成的分類器
最大エントロピー分類器:
●
素性とラベルの組み合わせが自由
少ないコーパスでも可能
条件付き分類器
- 36. 単純ベイズ・最大エントロピー分類器
の比較
分かる事 単純ベイズ分類器 最大エントロピー分類器
入力に対しての可能性の高い ○ ○
ラベル
入力に対してのラベルの尤度 ○ ○
可能性の高い入力値 ○ ☓
入力値の尤度 ○ ☓
ラベルに対しての入力値の尤 ○ ☓
度
2つのうち1つの値を持つ入 ○ ☓
力に対して、可能性の高いラ
ベル
- 40. 参考資料
出版 O'RELLY
入門 自然言語処理
Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著
萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳