すっかりブログに書くのが遅れてしまったが、「パターン認識と機械学習(PRML)」読書会（第16回）に 例によってのこのこ行ってきた。お疲れ様でした＞各位。 今回の範囲は 12.4 章（独立成分分析 〜 GTM ）と、13.1〜13.2 の隠れマルコフモデル(Hidden Markov…

Baidu さんちの不自然言語処理コンテスト用に何かネタを思いついたら作ってみようかな〜、とぼんやりしているうちに締め切りが過ぎていた。 と、残念がっていたらなんか締め切りが１日伸びたようなので、このまえ作っていた 不自然言語処理コンテストのコー…

読んだ自然言語処理や機械学習の論文を twitter でちょこっと紹介してみたりしている。 さらっと手短に書けていい感じ(と勝手に思っている)なのだが、論文名を書く余白がないのと、短いとは言え２個３個の tweet には分離してしまうあたりが減点。 というわ…

gihyo.jp での機械学習連載の第２回が公開されました。 「機械学習 はじめよう」第2回 確率の初歩 http://gihyo.jp/dev/serial/01/machine-learning/0002 今回は確率の話をチマチマしていますが、確率の定義とかそこらへんは結構あっさりで、実は「独立性」…

【追記】 コメント欄にて yugui さんにご指摘いただいた(多謝)のですが、Ruby 1.8.0 から標準の rand はメルセンヌツイスターに変わっていました……。というわけで、この記事はまるまる無用です……。 【／追記】 Ruby 1.9.2 からは Random クラスが追加されて…

「Zipf則はなぜ成り立つのかの理論的裏付け」の続き。おもしろいことになってきました。 FSNLPに書いてあった「ランダムにアルファベット＋空白を生成、それを空白区切りの「単語」の列と考えると、それらの単語の頻度分布が Zipf に従う」を試したところ、…

id:nokuno さん主催の自然言語処理勉強会＠東京にのこのこ行ってきた。 主催者、発表者、参加者、そして会場を提供してくださった mixi さん、みなさんありがとうございました。 こんな機会を自分で作ることは出来ないので、次回も是非何か作って参加したい…

今日の自然言語処理勉強会＠東京にて、Zipf則(ベキ分布)の理論的裏付けとして、ランダムにアルファベット＋空白を生成、それを空白区切りの「単語」と考えると、それらの単語の頻度分布が Zipf に従うんだよ、的なお話が FSNLP に書いてあった。 へーで終わ…

本日の tokyotextmining こと 自然言語処理勉強会＠東京 第1回 で話す「Webページの本文抽出 using CRF」の資料(自己紹介は除く)です。 以前、Ruby で作った本文抽出モジュール を機械学習の技術を使って作り直してみたら、というお話。 CRF は Conditional …