【ML advent calendar 2012記事】Computer... | DERiVE コンピュータビジョン ブログ
このサイトについて DERiVEはコンピュータビジョン、画像認識が専門のMasaki Hayashiがお送りしている、コンピュータビジョン(Computer Vision)を中心としたITエンジニア、研究向けのブログです。※「DERiVE メルマガ別館」は2015/9月で廃刊致しました、 ML Advent Calendar2012のこの記事へのリンクから飛んできた皆さんこんにちは。この記事は私が担当させていただく、2012/12/19のML advent calender向け記事になります。 まず最初に、はじめてこのブログにいらっしゃった非コンピュータビジョンクラスタ向けに、簡単に自己紹介をしておきます。私は慶応義塾大学の後期博士課程に所属している、学生研究者の林(@payashim)と申します。私は修士修了後、（画像以外の計測も含めて）各種計測システムの開発者をしておりましたが、昨年退
単純ベイズ - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
単純ベイズ (naive Bayes)† クラス \(c_1,c_2,\ldots,c_M\) のいずれかに，事例 \(\mathbf{x}\) を分類する場合を考える．\(\mathbf{x}\) が \(K\)個の特徴 \((x_1,\ldots,x_K)\) で記述され，この事例の特徴の値は \(v_{1l_1},\ldots,v_{Kl_K}\) になっているとしよう． このとき，次式によって事例 \(x_i\) をクラスに分類する方法を単純ベイズ分類器 (naïve Bayes classifier) や 単純ベイズ法 と呼ぶ． \[\arg\max_{c_k} \Pr[C=c_k] \prod_{j=1}^K \Pr[x_{j}=v_{jl_j}|C=c_k]\] このモデルではクラスが与えられたときの，各特徴量の条件付独立が仮定されている． \[\Pr[x_i|c_k]=\p
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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