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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)
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. 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. 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. [WIP]「言語処理のための機械学習入門」"超"まとめ - Qiita. 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.
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。
0. 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.
05 (評価数:6件) 道後山高原スキー場は、縦長のスキー場に、地形を生かした最大35度の急斜面から緩斜面までレイアウトし、幅広い層のスノーヤーに対応している。さらに、標高が高いこともあり、積雪・雪質共に申し分がなく、トップシーズンにはパウダースノーを満喫することもでき... 2017/1/28 道後山高原 下のリフトは長くて殆どの人は下のリフトしか乗ってない。上部にもリフト有る... 14 3. 02 (評価数:3件) 十種ヶ峰スキー場は、山口県北部にある本州最西端の一枚バーンスキー場で。緩斜面中心のペアリフトの付いている第1ゲレンデと、競技コースとして使用されている中級斜面の第2ゲレンデがあり、両コースを合わせて滑走すると、全長1800mのロングコースとなる... 2017/1/21 十種ヶ峰 オープンしてる情報が有ったので、急遽予定を変更し十種ヶ峰に向かいました。... 15 3. 00 (評価数:1件) 真庭市津黒高原スキー場は、緩斜面と大会等で使用される急斜面を中心とした自然の地形を生かした緩急変化のあるコースレイアウトである。ゲレンデは津黒山の北斜面に展開し雪質・積雪共に申し分なく、シーズンを通して安定したコンディションを提供している。近隣... 2018/2/27 津黒高原 花見山から移動しました。こちらも雪が途切れる箇所ばかりで真っ直ぐには滑れ... 16 大茅スキー場は、氷ノ山・後山・奈義山系国定公園内にある、最大斜度30度の斜面もあるが大半が緩斜面で構成されたコンパクトなゲレンデで、ファミリー向けのサービスが充実しているスキー場である。毎週、月、水、金、土曜日は「女性の曜日」となっており、1日券... 休日のみ 営業は休日のみなのでご注意ください 17 2.
■豪円山エリア:緩やかで幅広・フラットなゲレンデはスキー・スノーボードの初心者・初級者にとって安心して練習が出来る最適… コース数 9 リフト数 16基 大山鏡ヶ成スキー場 [ 鳥取県] 中国地方を代表する大山の東南、山々に囲まれた静かなスキー場。西日本では、もっとも積雪量に恵まれたスキー場のひとつ。クロスカントリースキーやスノーシューも楽しめる。 コース数 3 クローズ予定日 2021/03/31 久万スキーランド [ 愛媛県] 四国トップクラスの増設能力でシーズン中は常に安定したゲレンデコンディションを確保しています。松山ICより車で約30分と女性でも運転しやすいアクセスで、毎日ナイター営業を行っていますので、お仕事帰りにも楽しめます。 オープン予定日 2020/12/07 石鎚スキー場 [ 愛媛県] 愛媛の高峰、石鎚山の標高1400m付近にあるコンパクトなスキー場。スノーマシンが設置されており雪質も良好。また瀬戸内海の眺めが素晴らしいことも魅力だ。 天気 雨のち晴れ オープン予定日 2020/12/24 クローズ予定日 2021/03/07 やわたハイランド191リゾート [ 広島県] 人工造雪設備を完備し、雪不足の心配なく、シ-ズン中は毎日滑走可能! 初級~上級者向けまで全7コースあり、色々な組合せが楽しめます! この冬、スキー場内に冬キャンプ場オープン! 初級 40% 中級 40% 上級 20% ひるぜんベアバレースキー場 [ 岡山県] ホードパークの設備も充実! ジャンプ台、キッカー、レール、ボックスのアイテムも充実、練習にも最適!! 初心者コースのラビットコースにペアリフト新設! 初心者の練習に最適です!!
連休でもリフト待ちないし、スイスイ滑れるし、大した山越えしなくても来れて... 7 3. 32 (評価数:42件) 休暇村奥大山鏡ヶ成スキー場は、大山の東南に位置する標高920mに展開するスキー場で、積雪・雪質共に申し分なく、シーズンを通して安定している。コースは緩斜面が多く、完全に独立したちびっ子広場などファミリー向けのレイアウトになっているが、最近ではスノ... 2016/12/29 鏡ヶ成 奥大山の後に移動して来ました。こちらも吹雪で視界不良が酷く、ブッシュも多... 8 3. 25 (評価数:86件) 大佐スキー場は、緩斜面化から急斜面までをバランス良く設置し、ビギナーからベテランまでの幅広い層に対応している。ゲレンデ内には第2ロマンスリフト横のパークや、子供用ゲレンデ「雪ん子パーク ぷぷら」などもあり、バリエーションは豊富である。コースは下部... おおさ 初心者さんやゆっくり滑りたい方はゲレンデが広いので楽しく滑れます☺️ 9 3. 24 (評価数:35件) スノーリゾート猫山は、標高1, 195m猫山北斜面に展開するゲレンデで、バラティーに富んだ5本のコースで構成されている。上級者には最大斜度39度を誇るデザイアコースがおすすめ。レベルに応じでコースが分かれているので、滑りやすいのも特徴。ICSを備えたメインコ... 猫猫 ジブがすくなーい 10 3. 23 (評価数:58件) 琴引フォレストパークスキー場は、ビギナーからベテランまで幅広い層に対応したゲレンデである。さらに、コース内には人工造雪機を設置しており、シーズン中はいつでも快適に滑走できるようになっている。最近ではファミリー向けのサービスや施設が充実しており、... 2018/1/14 前日に大雪で当日は非常に良い雪質で滑る事が出来た。コースバリエーションも... 11 3. 20 (評価数:42件) ひるぜんベアバレースキー場は、北向きの斜面で雪質や積雪が安定しており、緩斜面から急斜面までをバランス良くレイアウトし、幅広い層のスノーヤーに対応している。最近では第3コースにもナイター設備を増設したために、全コースがナイター営業できるようになり... 12 3. 19 (評価数:44件) 恩原高原スキー場は、大きくパノラマゲレンデとファミリーゲレンデに分かれ、高原のなだらかな地形を生かしたゲレンデで、緩斜面が多く、滑走スペース意外にも遊べるスペースが広くビギナーやファミリー層にお勧めである。帰りには上齋原温泉と奥津温泉があり、上... 2018/2/28 恩原高原 昨日が雪が悪すぎたので期待せずに来ましたが、雪は殆ど付いていて全面滑走に... 13 3.