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 — 大同町駅(名鉄常滑線 神宮前方面)の時刻表 - 駅探
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. 『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. 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)
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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
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. 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. 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.
『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
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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Tankobon Softcover Only 11 left in stock (more on the way). Product description 著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より) 奥村/学 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 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) Enter your mobile number or email address below and we'll send you a link to download the free Kindle Reading App. Then you can start reading Kindle books on your smartphone, tablet, or computer - no Kindle device required. To get the free app, enter your mobile phone number. Product Details Publisher : コロナ社 (July 1, 2010) Language Japanese Tankobon Hardcover 211 pages ISBN-10 4339027510 ISBN-13 978-4339027518 Amazon Bestseller: #33, 860 in Japanese Books ( See Top 100 in Japanese Books) #88 in AI & Machine Learning Customer Reviews: Customers who bought this item also bought Customer reviews Review this product Share your thoughts with other customers Top reviews from Japan There was a problem filtering reviews right now.
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