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Unigram mixtures
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2.
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4.
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5.
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6.
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7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
• 距離の中心を計算して • 最も近いクラスに割り当てて •
を繰り返す
15.
EMアルゴリズム • EMアルゴリズムは観測データの対数尤度 を、E stepとM
stepの繰り返しにより 最大化するアルゴリズム
16.
スパムとハムの話に戻る • 教師あり学習 – 事前にスパムとハムに分類していた •
これをラベルを付与してない状態から2つ のグループに分割できないか? – 教師なし学習
17.
Unigram Mixtures
18.
アルゴリズム • このスライドが詳しい – http://www.ism.ac.jp/
daichi/ lectures/ISM-2012-TopicModelsdaichi.pdf
19.
実装 • R – https://github.com/ariddell/ mixture-of-unigrams •
C – http://www.ism.ac.jp/ daichi/ lectures/H24-TopicModels.html
20.
デモ 本当はいつものようにeしずおかのブログ のデータを分類するつもりだったのだけど 読書が急がしくてやる暇なかったw
21.
まとめ • 入門機械学習のナイーブベイズの応用とし てUnigram Mixturesの紹介とデモを しました
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