【レビュー】言語処理のための機械学習入門


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  • 出版情報
  • ・著者:奥村学/著 高村大也/著
  • ・出版日:2010-08
  • ・ページ数:211P
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ジャンルTop10選

目次

情報なし

概要

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

レビューの一覧

 ・E資格合格のために勉強したことのまとめ[2021-03-14に投稿]

 ・ど素人初学者データサイエンティストロードマップまとめのまとめ[2021-02-07に投稿]

 ・1年半のソフトウェアエンジニア長期インターンで出会ったオススメ本をたくさん紹介します[2020-12-04に投稿]

 ・自己情報量からKLダイバージェンス超えて交差エントロピーまでをまとめる[2020-01-27に投稿]

 ・k-means++を理解する[2019-11-17に投稿]

 ・k-means法を理解する[2019-11-02に投稿]

 ・凝集型(階層型)クラスタリングを理解する[2019-10-22に投稿]

 ・ナイーブベイズ分類器でニュース記事を分類する(自力実装編)[2019-10-12に投稿]

 ・ナイーブベイズ分類器(Naive bayes classifier)を用いたテキスト分類を理解する(理論編)[2019-09-29に投稿]

 ・30歳を過ぎて機械学習エンジニアに転身して半年になったのでこれまでやってきた勉強についてまとめる[2019-06-01に投稿]

 ・データ分析未経験SEがデータサイエンティストを目指す No.0 [想定ロードマップの概要][2019-05-28に投稿]

 ・【Python】自然言語処理で使われるTF-IDFと単純ベイズ分類器(Naive Bayes)について使いながら解説する[2019-05-18に投稿]

 ・機械学習独習ロードマップ(自分用)[2019-02-22に投稿]

 ・クラスタリングにおける問題点、注意点[2018-06-10に投稿]

 ・ラグランジュの未定乗数法(言語処理のための機械学習入門)[2018-04-21に投稿]

 ・ナイーブベイズモデル[2017-09-03に投稿]

 ・データサイエンティスト協会のスキルチェックリスト「データサイエンス力」を学ぶにはどんな本を読んだらよいか[2017-06-11に投稿]

 ・[WIP]「言語処理のための機械学習入門」"超"まとめ[2017-03-01に投稿]

 ・【データ分析の必読10冊+差をつける10冊+100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本[2016-08-23に投稿]

 ・Azure Machine Learningをわかった気になるために細かいことは気にせずに機械学習のことをまとめてみる - ディープラーニングの手前まで[2016-05-30に投稿]


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