新はてなブックマークでも使われてるComplement Naive Bayesを解説するよ - 射撃しつつ前転 改
新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する（たぶん）最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ
【特別連載】 さぁ、自然言語処理を始めよう！（最終回： 機械学習によるテキストマイニング）
みなさまこんにちは。 前回の連載 【特別連載】 さぁ、自然言語処理を始めよう！（第2回： 単純集計によるテキストマイニング） では TF-IDF を用いて Twitter Streaming API 経由で取得した日本語 Tweet データから、ある日の特徴語を抽出する方法を紹介しました。 今回は機械学習を用いたテキストマイニングを行いたいと思います。機械学習とは「経験により自動的に改善していく」コンピュータープログラムの構築方法に関わる分野です。 具体的には Python の機械学習用ライブラリである scikit-learn を用いて、集めた Tweet データを「ポジティブ」、「ネガティブ」なものに自動で分類する方法を紹介します。 処理の流れ今回行う処理は次のような流れになります。学習用データの作成データの前処理手法の選択モデルの学習未知要素の分類実行環境は前回、前々回で使用した A
PythonでBag of WordsとSVMを使ったタイトルのカテゴリ分類 - stMind
cc licensed ( BY ) flickr photo shared by Loco Steve 週末に試そうのコーナー。 ちょうど良いチュートリアルがあったので、データセットを用意してやってみました。 問題 How can I get a computer to tell me what an article is about (provided methods such as bribery and asking politely do not work)? ある記事が何について書かれているのか、コンピュータに理解させるにはどうすれば良いか? チュートリアルでは手動で作ったデータを使って犬もしくはサンドイッチの2クラス分類をしています。 ここでは、Google NewsでiPadのニュース、ソチ五輪のニュースとカテゴリ分けされている記事のタイトルを使って、 あるタイトルがiPa
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