【雑記】研究部署に配属されました
【雑記】新入社員研修が終わりました
新入社員研修が終わりました。
中でも特にぼくのネット生活に影響を与えそうなのが、コンプライアンスの指導でした。
コンプライアンスとはざっくり言うと「企業が法律や倫理を遵守する事を規定したモノ」で、
具体的な例を挙げると、”某中華料理店の店員が冷蔵庫に入った写真をSNSに投稿”した事の様に倫理的に不適切な行為や、独禁法や不正会計等と法律違反行為等です。
このブログは基本的に自分で購入した書籍に基いて学んだ事や気がついた事を記している為、すぐさまコンプライアンス違反になる様な事は無いと思いますが、もしかしたら
技術的な記事を書く時に、知らず知らずのうちに秘密情報に基づいた事を書いてしまう事が”絶対ない”とは言い切れないので、より一層注意していこうと思います。
【python】k-meansとc-meansの散布図
今回は以前作成したK-meansとC-meansのプログラムの散布図のプロット方法について説明します.
emoson.hateblo.jp
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【Java】隠れマルコフモデルによる手書き数字認識
はじめに
手書き数字認識をタスクとして隠れマルコフモデル(HMM)の動作確認を行います。手書き数字認識は文字認識の中では単純な識別問題なのですが、タスクの困難性が想像しやすくサンプルデータが用意しやすい利点があります。
隠れマルコフモデル
隠れマルコフモデルは統計的に時系列をモデル化する手法であり、非決定性確率有限オートマトンとして定義できます。HMMを定義するパラメータは状態遷移確率,出力確率、初期状態確率あり、状態遷移確率は状態から状態に遷移する確率をの行列にまとめたものです。また出力確率は状態からに遷移する際に、HMMがあるシンボルを出力する確率です。この際に出力値が連続値の場合連続分布のHMMとなり、シンボル(離散的な記号)を出力する場合離散型のHMMとなります。初期状態確率は字面通りにHMMに時系列を与える際に、状態が選択される確率を次元数のベクトルでまとめたものです。
以下に離散型のHMMのパラメータを示します。