EOSスターバックスがちゃんと単語として認識してくれていることが確認できましたー!これでテキスト処理ができる最低限のベースができたので、次は機械学習でのテキスト処理にもチャレンジしてみます!追記(2017/03/24)最近はWikipediaやはてなだけでなく、ネット上でいろんな単語がものすごい勢いで生まれており、そいういうもの辞書として使いたいよ〜、という方向けに「mecab-ipadic-NEologd」というものが2015年に出ていたらしいです。以下にて適用方法を書きましたので、参考ください。R機械学習を勉強しているとよく目にするL1/L2について、いろいろ調べたものをメモ程度に。分類や回帰分析では、学習データとモデル値の誤差を最小化することでモデル化を行うが、過学習を避けるためにペナルティ項を加える。w2)の値が取れる範囲に条件をつけられ、過学習を防ぐ。わかりやすい絵は「パターン認識と機械学習(出版:シュプリンガー・ジャパン株式会社)」に載っているのでご参考まで。w2は原点を中心とした四角の領域を取る。このとき、四角の領域に接するようにしないといけなく、自ずとw1=0となる。Lasso回帰とも呼ばれる。>L1正則化は重み付け要素w1=0となるため、「不要なパラメータを削りたい」という時によく使われる。(次元・特徴量削減)モデルの推定と変数の選択を同時に行うことができる。データ数(仕事ではよくこの状況に出くわす)に強い。変数はデータ数を超えることはできない。変数間に強い相関があると、相関を捉えられず適切に変数を選択できない可能性がある。w2は原点を中心とした円の領域を取る。Ridge回帰とも呼ばれる。>L2正則化は「過学習を抑えて汎用化したい」という時によく使われる。L2正則化項は微分が可能なため、解析的に解ける。L1正則化項は解析的に解けない。net正則化L1ノルム正則化項とL2ノルム正則化項のミックスバージョン。いずれも、Pythonだとscikit-learn(機械学習ライブラリ)、Rだと{glmnet}で利用が可能。DataFramepythonのDataFrameオブジェクトで時系列データを処理する時に、インデックスを振り直さなかったが故に少しハマってしまった。]などで要素を取り出そうとした際に、フィルタしたインデックスが見当たらないため、エラーとなってしまう。再度指定ができるようになる。PyenvMacで複数のバージョンのPythonを管理したい時には、pyenv(Pythonのバージョンマネージャ)を使うそうです。(普段業務で使っているMacでは、色々やりすぎてかなり複雑になっちゃっているが、、笑)少し調べてやってみたので、メモがてら。大丈夫)に以下を追加します。-)"直接編集はちょっと、という方は、echoを使ってターミナルから追加しても大丈夫です。~/.bash_profilesourceコマンドで有効化を忘れないように。pyenvにパスが通ったはずなので、好きなPythonのバージョンをインストールします。・・・ここでは、"2.7.13"と"3.5.3"をインストールしました。(特に意味はないですはい。3.5.3インストールができました。インストールした後は、shimのリフレッシュを忘れないように。実際に使うPythonのバージョンを指定するのですが、ローカルで使いたい場合とグローバルに使いたい場合で記述を分けます。配下になっていれば大丈夫です。/Users/user_nm/.pyenv/shims/pythonpyenvのPythonをアンインストールpyenvのPythonをアンインストールしたい場合は、通常のPythonアンインストールコマンドをpyenvに変更するだけです。3.5.3とりあえずここまで。10:50MacのPython環境をPyenvに構築するTweet広告を非表示にするもっと読むコメントを書く2017-02-21とりあえずブログ始めてみた。自分もやってみようかなと思い、とりあえず始めてみた。20:00とりあえずブログ始めてみた。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。