bayesに関するHashのブックマーク (12)
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Hash 2014/12/03
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生態学データ解析 - ベイズ統計 & MCMC
ここはベイズ推定と MCMC 法 (Markov Chain Monte Carlo method; マルコフ連鎖モンテカルロ法) 関連についてのペイジです 特に階層ベイズモデルについて [もくじ] ネット上の Bayes 推定・MCMC 計算の解説 「ベイズ推定を MCMC 計算で」なソフトウェアたち ベイズ推定と R ベイズファクターなど 書籍 べいじあんな生態学研究者 Ben Bolker Ottar N. Bjørnstad James S. Clark Kiona Ogle John Silader Christopher K. Wikle ネット上の Bayes 推定・MCMC 計算の解説 講義とか：統計学授業 や 出張統計学授業 解説記事： 岩波DS01 2016 階層ベイズモデルの解説記事 信学会誌ベイズ解説: 電子情報通信学会誌に書いた階層ベイズ解説 (2009 年 10
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新はてなブックマークでも使われてるComplement Naive Bayesを解説するよ - 射撃しつつ前転 改
新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する（たぶん）最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ
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Rubyでベイジアンフィルター - ザリガニが見ていた...。
ベイジアンフィルターという仕組みを知ったのは、何年か前に迷惑メールの多さに困り始めた頃だった。OSX付属のMailにも迷惑メールフィルター機能は存在するが、これがあまり賢くない。（いくら学習させても、すり抜けてくる迷惑メールが日に何通かあり、また必要なメールを迷惑メールとしてしまったり。）そんな時に巡り会ったのが、PopfileMgrだった。 使い始めは全くトンチンカンな分類だが、間違って分類した時は、正しく訂正して学習させる。そうしているうちに、驚くほど高精度にメールを分類できるようになる。単なる迷惑メールのフィルタリングだけに留まらず、設定した通りに、どんな風にも分類してくれる。（例えば、「プライベート」「仕事」「DM」「買物」「迷惑」など。） 最近の1ヶ月を振り返って、迷惑メールか、それ以外で、その分類の精度を確認してみた。最近では1日に50通前後の迷惑メールが届く。今確認したところ
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ベイジアンフィルターで日本語を分類する。 - ザリガニが見ていた...。
ベイジアンフィルターで日本語を取り扱う時に問題になってくるのが、文章を品詞レベルに分解する処理。英語の場合は、文章はスペースで区切られた品詞の集合で構成されるため、余分なことをせずに簡単に処理できる。例えば、'How do I set up an AirPort wireless network?'という文章の場合、ベイジアンフィルターは、スペースで区切られた単語を、分類するための判断材料として自動的に取り込んでくれる。 ところが、日本語の場合は、「エアポートの無線ネットワークはどうやって設定しますか？」という文章を、「エアポート の 無線 ネットワーク は どう やっ て 設定 し ます か ？ 」のように、品詞をスペースで区切った文章に変換して、ベイジアンフィルターに渡してあげる必要があるらしい。これはすごく高度な作業だ。自分のレベルではどうやっても出来ない。 そこで、この高度な作業を
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Bayesian network - Wikipedia
A Bayesian network (also known as a Bayes network, Bayes net, belief network, or decision network) is a probabilistic graphical model that represents a set of variables and their conditional dependencies via a directed acyclic graph (DAG).[1] While it is one of several forms of causal notation, causal networks are special cases of Bayesian networks. Bayesian networks are ideal for taking an event
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単純ベイズ分類器 - Wikipedia
単純ベイズ分類器（たんじゅんベイズぶんるいき、英: Naive Bayes classifier）は、単純な確率的分類器である。 単純ベイズ分類器の元となる確率モデルは強い（単純な）独立性仮定と共にベイズの定理を適用することに基づいており、より正確に言えば「独立特徴モデル; independent feature model」と呼ぶべきものである。 確率モデルの性質に基づいて、単純ベイズ分類器は教師あり学習の設定で効率的に訓練可能である。多くの実用例では、単純ベイズ分類器のパラメータ推定には最尤法が使われる。つまり、単純ベイズ分類器を使用するにあたって、ベイズ確率やその他のベイズ的手法を使う必要はない。 設計も仮定も非常に単純であるにもかかわらず、単純ベイズ分類器は複雑な実世界の状況において、期待よりもずっとうまく働く。近頃、ベイズ分類問題の注意深い解析によって、単純ベイズ分類器の効率性に
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Software Packages for Graphical Models / Bayesian Networks
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