言語処理のための機械学習入門 第22回

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Contents
  1. 概要
  2. 資料置き場
  3. 範囲
  4. 6 実験の仕方など
  5. 6.1 プログラムとデータの入手
  6. 6.2 分類問題の実験の仕方
  7. 6.3 評価指標
  8. 所感
  9. 言語処理のための機械学習入門
  10. 機械学習勉強会について

nownab.log | 言語処理のための機械学習入門 第18回

概要

機械学習勉強会で輪読してる 言語処理のための機械学習入門 の学習メモです。 勉強会用の資料があるのでこちらでは資料に載らなかったメモ等を。

資料置き場

解答もこちら。

範囲

  • 6 実験の仕方など
    • 6.1 プログラムとデータの入手
    • 6.2 分類問題の実験の仕方
    • 6.3 評価指標
    • 6.4 検定
    • 6.5 この章のまとめ

6 実験の仕方など

6.1 プログラムとデータの入手

6.2 分類問題の実験の仕方

6.3 評価指標

前は Accuracy = 精度、Precision = 適合率って言ってたけど、今はそうじゃないらしい。

所感

  • 終わったぜ！！！　🎉

言語処理のための機械学習入門

言語処理のための機械学習入門 (自然言語処理シリーズ 1)

機械学習勉強会について

社内で毎週開催している。本書は輪読形式でまわしているが、題材によって形式は柔軟に変えている。 毎週読む範囲を決めて資料にまとめて発表するという感じでやっている。

また、勉強会で書いたコードや疑問点などをまとめるために GitHub のレポジトリを活用している。 Wondershake/machine-learning-study: 機械学習勉強会