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Web開発におけるコンピュータサイエンス - 機械学習編1

Web開発におけるコンピュータサイエンス - 機械学習編1

この教科書は、はてなサマーインターンの講義資料として作成されたものです: https://github.com/hatena/Hatena-Textbookこの章では機械学習について、Webサービスの開発で必要とされる知識を中心に、とくに自然言語処理にフォーカスしながら解説します。 Webサービス開発と機械学習 実現困難な機能の例...

更新日: 2016-10-05
記事の見出し
  • Web開発におけるコンピュータサイエンス - 機械学習編1
  • Webサービス開発と機械学習
  • 実現困難な機能の例
  • 闇雲な実装
  • もう少しましな実装
  • 機械学習によるパラメータ決定
  • 分類問題のための機械学習手法
  • パーセプトロン
  • 判別アルゴリズム
  • 学習アルゴリズム
  • 特徴量のとり方
  • 形態素解析
  • 量をともなう特徴
  • 組み合わせ特徴量
  • モデル
  • 機械学習の種類
  • 教師あり学習
  • 分類 (質的変数の予測)
  • 回帰 (量的変数の予測)
  • 教師あり学習でのデータセット
  • 教師なし学習
  • クラスタリング
  • 次元削減(次元圧縮)
  • 頻出パターンマイニング
  • 異常値検出
  • アルゴリズムの評価
  • 訓練データとテストデータ
  • 学習曲線による分析
  • 一番大きなデータ数でもまだグラフの傾きが大きいとき
  • 高バイアス : 訓練データの誤差が大きいとき
  • 高バリアンス : テストデータと訓練データの誤差のひらきが大きいとき
  • 適合率と再現率
  • 適合率
  • 再現率
  • F値
  • 課題
  • 0. リポジトリとデータの準備 (必須)
  • 1. F値の計算 (必須)
  • 2. パーセプトロンの実装 (必須)
  • 3. 学習曲線の表示 (必須)
  • 4. 多値分類器の実装 (オプショナル)
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Web開発におけるコンピュータサイエンス - 機械学習編1
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