なぜ自然言語処理にとって単語の分散表現は重要なのでしょうか？ この記事をご覧になっている方は Word2vec(Mikolov et al., 2013) についてご存知かもしれません。Word2vec ではまるで単語の意味を捉えられているかのような演算を行うことができます。例えば King から Man を引き Woman を足すと Queen が得られる(King - Man + Woman = Queen)というのは有名な例です。 from https://www.tensorflow.org/get_started/embedding_viz 実はその内部では、単語を分散表現(あるいは埋め込み表現)と呼ばれる200次元ほどのベクトルで表現してベクトルの足し引きを行っています。この200次元ほどのベクトル内部に各単語の特徴が格納されていると考えられています。そのため、ベクトルの足し引
Has this happened to you? You are working on your dataset. You create a classification model and get 90% accuracy immediately. “Fantastic” you think. You dive a little deeper and discover that 90% of the data belongs to one class. Damn! This is an example of an imbalanced dataset and the frustrating results it can cause. In this post you will discover the tactics that you can use to deliver great
A Taxonomy for Semi-Supervised Learning Methods Seeger, M. Ch 2(pp.15-31)もどちらかというとoverviewっぽい．半教師あり学習の分類について書かれている．相変わらず簡単なまとめメモ＋適当な意訳あり．あとはてダの数式が綺麗ではないので，少しがんばってみた．はてなブログの方が数式綺麗らしいので乗り換えようかなぁ…． 1. The Semi-Supervised Learning Problem 半教師あり学習には2つの基本的手法がある unlabeled dataを無視した教師あり分類問題 2. Paradigms for Semi-Supervised learning 半教師あり学習は教師あり学習のテクニックなので，当然生成モデル的アプローチと識別モデル的アプローチに分類できる この節では統計学や機械学習でよく用い
Machine Learning Advent Calendarです。 普段はGunosyという会社で推薦システムを作ってます はじめに 推薦システムに関する最近の文献を読むと結構な割合で出てくるMatrix Factorizartion(MF)と呼ばれる手法があります。 ざっくり言うとこの手法は協調フィルタリングにおける次元削減を行うことでよりよい推薦を行おうという手法であり、 Netflix Prize(100万ドルの賞金が賭けられた推薦システムのコンテスト)で最も成果を上げたモデルの一つでもあります。 本記事ではこの手法を紹介していきます。 協調フィルタリング まず協調フィルタリングについておさらいしましょう。 あるサービスで3人のユーザが５つのアイテムに対して5段階評価をしたとき、その評価値を以下のようにベクトルで表すことができます。
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