Unigram mixtures
- 2. 教师あり学习とは？
- 3. 教师なし学习とは？
- 5. ?? 教師あり学習: p(y?x) ?? 教師なし学習: p(x) = Σyp(x?y)p(y)
- 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