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しろかい!

アプリ開発や機械学習などの開発Tips.

機械学習

【LIBLINEAR】cross validationに使う評価尺度を変更する方法

LIBLINEARで cross validation (クロスバリデーション, 交差検定) を行う時は,評価指標として Accuracy が用いられます.しかし,用途によってはF 値など,他の指標を使いたい時もあるかと思います. というわけで,本記事では LIBLINEAR の cross validati…

【LIBLINEAR】Pythonから使う方法と確率値の取得方法

LIBLINEAR を Python から使う方法を解説します. 基本的な学習と予測の方法はもちろんですが,LIBLINEAR がサポートするロジスティック回帰では予測値の確率を得ることもできます.これを Python のコードから取得する方法も紹介します.

LIBLINEARをインストールして簡単な予測を行う

ロジスティック回帰を使って簡単に多クラス分類ができるライブラリ「LIBLINEAR」のインストール方法と,基本的な2つのコマンドである train と predict (学習と予測) の使い方のまとめです. LIBLINEAR は線形分類に特化しており,計算が非常に高速です. (…

OpenNLPのPOSTaggerの使い方まとめ

Apache OpenNLPのPOSTagger(品詞タグ付け器)の使い方をまとめました.

LIBLINEARのパラメータをグリッドサーチするスクリプト書いた

LIBLINEARのパラメータ(cost, bias)をグリッドサーチしてくれるスクリプト「grid_with_bias_and_solver.py」を書きました. ついでにソルバーも最適なものを選択してくれます.

LIBSVMの学習データをコサイン正規化するスクリプト書いた

機械学習の1手法であるSVMのライブラリ「LIBSVM」の入力データを,コサイン正規化するPythonスクリプトを書いたので公開します.

LIBSVMの学習データを正規分布に従うようにスケーリングするスクリプト書いた

機械学習の1手法であるSVMのライブラリ「LIBSVM」の入力データを,標準正規分布に従うようにスケーリング(標準化)するPythonスクリプトを書いたので公開します.