『機械学習』に関する記事

scikit-learnのtf-idfについて

機械学習のツールとして、scikit-learnは非常に使いやすいPythonのパッケージとされています。
このパッケージには、例えば交差検定の評価を繰り返して、
分類器に良さそうなパラメータを「検索」してくれるGridSearchなど、
研究をスムーズに進行させるための便利な機能がたくさん搭載されています。

一方、言語処理におけるクラスタリングやクラス分類問題の手がかりとして、
文書にある単語がよく使われます。
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Feature selectionのためのInformation GainとBi-normal Separation

こんにちは。胡です。
最近は、文章カテゴリ化課題におけるFeature selectionの問題についていろいろと調べてみました。

Feature extractionとFeature selection
文章のカテゴリ化という課題を解決するために、
ベクトル空間モデルが良く使われますが、
語彙数が多い場合は次元の呪いにかかってしまいます。
その時に、次元の削減が必要となります。
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機械学習のご利用は計画的に

こんにちは、馬場です。

シナジーマーケティングの技術者向けサイトTECHSCOREで行われているTECHSCORE Advent Calendar 2014に参加しました。この記事でGoogle の論文を紹介しましたが、ここではこの論文の翻訳メモを公開します。参考になれば。

機械学習:技術的負債を生む高金利なクレジットカード
論文はここにあります。
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ニューロを使った新たなマーケティングへ~OpenLAB2014

オープンラボ2014が無事に終わりました。弊社におけるニューロマーケティングの活動は様々に展開しています。その成果を、今年は講演、ポスター、デモの3つの形式で報告しました。

 

■招待講演:意思決定の脳機構を探る ~ニューロエコノミクス、その応用に向けた試み~

株式会社国際電気通信基礎技術研究の専任研究員、田中沙織先生をお招きして、「ニューロエコノミクス」というテーマを中心に、学術的な目線から脳科学とその他の分野の連携について講演していただきました。
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“アブダクション”と“KJ法”と“ベイジアンネットワーク”と ―定性と定量の融合―

大学消費者価値観の特徴について ―社会知としての消費者価値観モデル「Societas」の展開―
について発表してきました。

本発表は、大学生の消費者化価値観モデルの構築に向けて、まず仮説構築を行うところまでですが、
発表のポイントは、仮説をどのように発想するのか?
ベイジアンネットワークなどの機械学習に限らず定量分析に向かう前に、どのようなデータを収集・作成し(変数選択),どのような構造を持つか(構造仮説)をどのように考えていくかという課題がありますが、その課題に対して、定性調査を行い、KJ法を使ってアブダクションをするというのはいいのではないかということです。
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