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  <author_name>MikuHatsune</author_name>
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  <blog_title>驚異のアニヲタ社会復帰の予備</blog_title>
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    <anon>R</anon>
    <anon>統計</anon>
    <anon>機械学習</anon>
    <anon>アニメ</anon>
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  <description>GF(仮)のキャラがニーソかどうか知りたかったわけだが、興味深いコメントをもらった。 分類器の性能がランダム分類、つまり deep learning なぞという高級な機械学習を用いなくても適当に分けたのと同じではなかったのかと。 たぶんこれは正しいと思う。というのも、サンプルが小さいのにデータベクトルがでかすぎる。 コメントのランダム分類は意味不明(ｺﾞﾒﾝﾅｻｲ)なので、真面目に適当に分類した時(日本語おかしい)の判定性能をシミュレーションで確かめてみる。 交差検証用に14に分割したとき、112のサンプルは学習用データ104, 検証用データ8に分かれる。 ここで、学習用データのニーソフラグの…</description>
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  <published>2014-11-19 22:05:08</published>
  <title>GF(仮)のキャラ画像からニーソかどうか判別する分類器をdeep learning で作ったわけだが</title>
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