MikuHatsune https://blog.hatena.ne.jp/MikuHatsune/ 驚異のアニヲタ社会復帰の予備 https://mikuhatsune.hatenadiary.com/ R 機械学習 数理モデル Rを使いこなす アニメ トピックモデルを使ってラブライブの歌を解析したのだが、LDAの苦手な点として、各トピックを独立に設定してしまうらしい。 CTMはトピック間の関係を考慮しているので、トピック立てすぎて効率が低下、という事態が減るらしい(こちら)。 スクフェスにはスマイル・ピュア・クールの3つの属性が各曲に割り振られているので、CTMから得られるトピック分布確率が属性に影響を与えていると仮定、つまり、歌詞の内容が属性に影響を与えている(楽曲のテンポといった曲調も重要だろうけど、MIDIが取ってこれるわけないのでこれは無視する)と考えて、まだスクフェスに登場していない曲の属性推定を、教師有り機械学習(LASSOの多… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fmikuhatsune.hatenadiary.com%2Fentry%2F20130618%2F1371546047" title="ラブライブ スクフェスの楽曲属性をCTMで予測する - 驚異のアニヲタ社会復帰の予備" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.d.st-hatena.com/diary/MikuHatsune/2013-06-18.png Hatena Blog https://hatena.blog 2013-06-18 18:00:47 rich https://mikuhatsune.hatenadiary.com/entry/20130618/1371546047 1.0 100%