Global Lens 2014 : Scroll over a film below for more info. to book the 2014 series.
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ロジスティック回帰の章まできました．このあたりは自分は結構よく知っていることもあり（読む時間もないし…），まとめ方は雑になってます．多くの本では，ロジスティック回帰の説明がなされている章で大抵ロジスティック回帰そのものよりも非線形最適化の話に注力されていることが多いのですが，この本も例外ではなく，ロジスティック回帰のパラメータ推定のための方法論に多くの内容が割かれています．この手のモデルのパラメータ推定をしようとしていてHessianがお亡くなりになった経験がある方は多いと思うのですが，その手の詳しい人は特に読む必要はない印象です．むしろ次の章の一般化線形モデルの章の方が多くのモデルの関係性が記述されているので，そちらの方が見通しがよくなると思います． Introduction この章は識別モデルのアプローチ 生成モデルと比較して直接的にをモデル化 Model specification
mecabにユーザー辞書としてwikipediaの記事タイトルを追加します。 環境 Mac OS X Mountain Lion まず、Wikipedia:データベースダウンロードから全記事タイトルをダウンロードします。 ダウンロードしたファイルを解凍します。 $ gunzip jawiki-latest-all-titles-in-ns0.gz 次に解凍したファイルからcsvファイルを作成します。csvファイルを作成する際にこの記事のスクリプトを参考にしました。 ただ、記号などが着いたキーワードも登録したかったのでエスケープなど行い変更しました。 # -*- encoding: utf-8 -*- import sys import re import codecs import unicodedata if __name__ == "__main__": argvs = sys.ar
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