ソリューショングループN早速、訓練データとテストデータを作成してみたいと思います。前のエントリーで、交差検証について書きましたが、交差検定と呼ばれることもあります(ありました?)。ソリューショングループN作成したモデルが良いものであるか、そうでないかを判断するにはどうすればよいでしょうか。cross-validation)が行われます。ソリューショングループN前回のエントリーでSVMにはベクトルを入力すると言いました。学習のためには、そのベクトルがそのジャンルに含まれるか含まれないか、という目印も必要です。ソリューショングループN前回は、TinySVMのインストールと実行をしてみました。ここで少し、実行時に使ったパラメータについて観察してみます。ソリューショングループN機械学習がプロダクトに応用されることが、非常に多くなりました。いえ、機械学習を学ぼうと思うと、数式の理解など非常に大変です。ソリューショングループN本ブログの記事では、見出しやリストを入れることが多いのですが、そのためいちいちタグを打つのも面倒です。Markdownというプラグインを追加してみました。QuickLaTeXというプラグインをインストールしてみました。LaTeXの要領で数式を書くと、SVG画像に変換してくれます。ソリューショングループN前回までで、語レベルの認識範囲と認識された文字が取得できることが分かりました。最後に、文単位に、文の領域を描画するプログラムを考えてみます。最初にどのようなデータ構造にすればいいか考えます。ソリューショングループN文字認識編では、getUTF8Text()関数によって認識した文字列が取り出せると書きましたが、この文字列は半角スペースによって語が区切られています。ソリューショングループNgetUTF8Text関数を実行した後に、認識結果の詳細データを取得することができます。今回は、どの範囲を文字として認識したかを取得します。その1では、*.soファイルと、jarファイルが生成されたところまで追いました。