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ほだかかんざとばる
4 years ago
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4 Weka Weka

5 i k-nn Explorer FIND-S

6 ID

7 SVM SVM CART

8 k-means X-means Apriori FP-Growth CRF HMM YATSI

9 K-armed bandit TD TD Autoencoder RBM RBM A Weka 241 A.1 Official A.2 Unofficial B RapidMiner 243 B.1 RapidMiner B.2 RapidMiner B B B

10 B B B

12 1.1 (big data) SNS (social networking service) IC 1 data press release.pdf PC 1 3

13 (data mining) Supercomputer Manage Holiday Stock ITmedia

14 3 SNS (machine learning) 1.2 (task) (model) (pattern recognition)

15 (training data)

16 (generalization)

17 (supervised learning) (unsupervised learning) 1.5

18 1.3.1 x i y i { (xi,y i ) }, i =1,...,N N i i x i d 1 x i =(x i1,...,x id ) T 1.3 (134.1, 34.6, 12.9) (, 68, 165, 44, no) x i x i1,...,x id (feature) (attribute) 2 x y c 1 T 2

19 c: x y c(x) ĉ(x) ĉ(x) x y ĉ(x) y y (classification) (regression) (class) (target) ĉ(x) x PN positive negative (a)

21 k-nn Weka Weka Waikato GNU GPL (Developer version) Weka 3 Download Windows Mac Linux Weka Explorer Experimenter Knowledge Flow Simple CLI 2.1 Knowledge Flow 1 2 GPL GPL 3

22 2.2 Weka 2.1 Weka Explorer Experimenter Knowledge Flow Simple CLI Java Explorer Weka 3.7 Weka data ARFF 1 Weka 1

23 2.2 Weka breast-canser 2 contact-lenses 3 cpu CPU credit-g 2 diabetes 2 iris 3 Reuters-Corn 2 supermarket weather.nominal 2 weather.numeric A B UCI Machine Learning Repository Bache, K. & Lichman, M. (2013). UCI Machine Learning Repository [ Irvine, CA: University of California, School of Information and Computer Science. 2

24 CSV (comma separated values) CSV 1 CSV ARFF (attribute-relation file format) ARFF Weka iris.arff 2.3 (iris) (iris-setosa, iris-versicolor, iris-virginica) (sepal length) (sepal width) (petal length) (petal width) ARFF 2.3 % Weka CSV? 1

25 2.3 ARFF numeric date string 2 integer real numeric {yes, no} class Weka 1 1 CSV 1 2

26 x 5.1 x i y i { (xi,y i ) }, i =1,...,N 5.1

27 5.2 d

28 6 7 SVM (5.1) (4.12) P (x j ω i ) p(x j ω i ) C NB =argmax i P (ω i ) d p(x j ω i ) j=1 5.1 P (ω i ) ω i p(x j ω i ) ω i a j x j 5.4

29 5.4 1 (5.2) 1 (x ) µ)2 p(x) = exp ( 2πσ 2σ µ σ p(x) 5.1 Weka NaiveBayes diabetes.arff diabetes.arff 5.5 BMI diabetes 5.1 tested positive tested negative 2 8 Weka Explorer Preprocess diabetes.arff Classify classifier bayes NaiveBayes Test options Use training set mean std. dev.

$1 diabetes detail 2 mmhg mm µu/ml BMI = kg / m m {tested positive, tested negative} weight sum precision Class Attribute tested_negative tested_positive$

30 5.5 diabetes attribute preg plas pres skin insu mass pedi age class 5.1 diabetes detail 2 mmhg mm µu/ml BMI = kg / m m {tested positive, tested negative} weight sum precision Class Attribute tested_negative tested_positive (0.65) (0.35) =============================================== preg mean

31 std. dev weight sum precision plas mean std. dev weight sum precision Use training set 10-fold CV 76% (4.2) P (ω i x) = p(x ω i)p (ω i ) 5.3 p(x) = p(ω i, x) 5.4 p(x) (5.3) ω i P (ω i ) x p(x ω i ) (5.4) p(ω i, x) P (ω i x) P (ω i x) 5.3 P (ω i x) 4 P (ω i x)

32 c FAX Printed in Japan ISBN

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フリーソフトでつくる音声認識システム ( 第 2 版 ) サンプルページこの本の定価判型などは, 以下の URL からご覧いただけます. http://www.morikita.co.jp/books/mid/084712 このサンプルページの内容は, 第 2 版 1 刷発行時のものです. i 2007 10 1 Scilab 2 2017 2 1 2 1 ii 2 web 2007 9 iii

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