言語処理100本ノック 2015 落ち穂拾い 第8章: 機械学習

言語処理100本ノック2015
http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/nlp100/
自分では全部まだできていない。次の資料を参考にさせていただいている。
素人の言語処理100本ノック:まとめ
https://qiita.com/segavvy/items/fb50ba8097d59475f760
# 環境構築
Dockerでpython言語処理１００本ノック
https://qiita.com/taguchi_tomo/items/24483ceaea7638e83310
言語処理100本ノックをdockerで。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4
Windows(MS)にPython(Anaconda)を導入する（6つの罠）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7bfd7ecdc4e8edcbd679
## play with docker

６５歳からのプログラミング入門
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1561f910c275b22d7c9f
Play with Docker でエラー
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbf054705bff725dbc25
６５歳からのプログラミング入門(2) 二日目
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/57f362fb801fd3132803


# 第8章: 機械学習

```
# wget http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/rt-polaritydata.tar.gz

# tar -xzvf rt-polaritydata.tar.gz 
rt-polaritydata.README.1.0.txt
rt-polaritydata/rt-polarity.neg
rt-polaritydata/rt-polarity.pos
```


## 70. データの入手・整形
素人の言語処理100本ノック:70
https://qiita.com/segavvy/items/0e91fe02088b875a386a

## 71. ストップワード
素人の言語処理100本ノック:71
https://qiita.com/segavvy/items/007ed0523bf4e79e12fb

## 72. 素性抽出
素人の言語処理100本ノック:72
https://qiita.com/segavvy/items/6695f94c28126607227b

## 73. 学習
素人の言語処理100本ノック:73
https://qiita.com/segavvy/items/5ad0d5742a674bdf56cc

## 74. 予測
素人の言語処理100本ノック:74
https://qiita.com/segavvy/items/8a46a74e7a88df89051d

## 75. 素性の重み
素人の言語処理100本ノック:75
https://qiita.com/segavvy/items/5ded025346c9621aedb2

## 76. ラベル付け
素人の言語処理100本ノック:76．
https://qiita.com/segavvy/items/e107f764534f01c5b105

## 77. 正解率の計測
素人の言語処理100本ノック:77
https://qiita.com/segavvy/items/9444aecd0345a532fc9d

## 78. 5分割交差検定
素人の言語処理100本ノック:78．
https://qiita.com/segavvy/items/50820438fd6d10ceba7d

```
# ./p78.py
1/5
	学習開始	cost：0.6931471805599453
	学習中(#100)	cost：0.469368974471273	E:0.006456408447166015
	学習中(#200)	cost：0.41671790918219537	E:0.003825131317176285
	学習中(#300)	cost：0.3867509813142539	E:0.002694971119868291
	学習中(#400)	cost：0.3660770213027265	E:0.002086025378899501
	学習中(#500)	cost：0.35044863288057454	E:0.0017888228719814834
	学習中(#600)	cost：0.33797686944289584	E:0.0015759440155534365
	学習中(#700)	cost：0.32765887754457296	E:0.0014148016804276875
	学習中(#800)	cost：0.31889926826902026	E:0.0012886489568974583
	学習中(#900)	cost：0.3113161437295424	E:0.0012128595770663593
	学習中(#1000)	cost：0.30465026107326026	E:0.001146483772856951
	学習完了(#1000) 	cost：0.30465026107326026	E:0.001146483772856951
2/5
	学習開始	cost：0.6931471805599453
	学習中(#100)	cost：0.4690905135026078	E:0.006134362632531519
	学習中(#200)	cost：0.41649256530609596	E:0.003599499475355983
	学習中(#300)	cost：0.3865383018156538	E:0.0025236704344196352
	学習中(#400)	cost：0.36590294111742055	E:0.0020572940642229285
	学習中(#500)	cost：0.3503361956164202	E:0.0018128080265192251
	学習中(#600)	cost：0.3379374946809548	E:0.0016298368671915507
	学習中(#700)	cost：0.32769499711245165	E:0.001509136590801651
	学習中(#800)	cost：0.31900790642082716	E:0.0014038750947130058
	学習中(#900)	cost：0.31149151410102405	E:0.0013111704825945814
	学習中(#1000)	cost：0.3048853707795827	E:0.0012293003217139107
	学習完了(#1000) 	cost：0.3048853707795827	E:0.0012293003217139107
3/5
	学習開始	cost：0.6931471805599453
	学習中(#100)	cost：0.47235556313546906	E:0.006098951840781968
	学習中(#200)	cost：0.4192968128606802	E:0.0036269488853269993
	学習中(#300)	cost：0.389012151981973	E:0.002798473128127882
	学習中(#400)	cost：0.3680850255736524	E:0.002349748812971615
	学習中(#500)	cost：0.3522413195589952	E:0.0020471790311732585
	学習中(#600)	cost：0.33957853019845374	E:0.0018279998991401203
	学習中(#700)	cost：0.3290866605951205	E:0.0016608479248400177
	学習中(#800)	cost：0.3201663526284236	E:0.0015283586359622061
	学習中(#900)	cost：0.31243338681821836	E:0.0014201769640445608
	学習中(#1000)	cost：0.30562707251234367	E:0.0013297586842835967
	学習完了(#1000) 	cost：0.30562707251234367	E:0.0013297586842835967
4/5
	学習開始	cost：0.6931471805599453
	学習中(#100)	cost：0.47229509589563395	E:0.00662019314254643
	学習中(#200)	cost：0.4194601571296057	E:0.003924284598346025
	学習中(#300)	cost：0.38928994427935626	E:0.0028701409585224756
	学習中(#400)	cost：0.36844335000530115	E:0.0022544888615446445
	学習中(#500)	cost：0.35266987764140073	E:0.0018499303779624296
	学習中(#600)	cost：0.3400734402448533	E:0.0015635508255573034
	学習中(#700)	cost：0.3296455644137898	E:0.0013766507487255174
	学習中(#800)	cost：0.3207871508428091	E:0.0012570943726472428
	学習中(#900)	cost：0.3131139643045036	E:0.0011896418117151217
	学習中(#1000)	cost：0.3063652722421717	E:0.0011441657015093662
	学習完了(#1000) 	cost：0.3063652722421717	E:0.0011441657015093662
5/5
	学習開始	cost：0.6931471805599453
	学習中(#100)	cost：0.4744758976965551	E:0.006672977578514134
	学習中(#200)	cost：0.422001753025773	E:0.0035676027192166407
	学習中(#300)	cost：0.39197357060441734	E:0.00259592958887306
	学習中(#400)	cost：0.37119347686406223	E:0.002170844469306964
	学習中(#500)	cost：0.35545392680477145	E:0.0019027464155369784
	学習中(#600)	cost：0.3428762537126132	E:0.001685529077526549
	学習中(#700)	cost：0.3324597164988973	E:0.0015073548834247765
	学習中(#800)	cost：0.32360872625168724	E:0.0013911436594784125
	学習中(#900)	cost：0.31594066382795105	E:0.00137814138299661
	学習中(#1000)	cost：0.3091955688197308	E:0.001364138930828514
	学習完了(#1000) 	cost：0.3091955688197308	E:0.001364138930828514

学習レート：6.0	学習繰り返し数：1000
正解率　	0.748780487804878
適合率　	0.751948298802509
再現率　	0.7423531619440795
F1スコア　	0.7471199244570349
```


## 79. 適合率-再現率グラフの描画
素人の言語処理100本ノック:79
https://qiita.com/segavvy/items/68e5661351da52f1d765

今日の作業記録 python error（言語処理100本ノック:79）未解決
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bfd6037483739563ee6a

# 参考資料(reference)

言語処理100本ノック 2015(python) 動作確認docker環境構築
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/abaf3fd0198f9f557243
言語処理100本ノック 2015(python) 落ち穂拾い 第1章: 準備運動 00, 01, 02, 03, 04, 05, 06,07
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ee1b625b0b65cd63d42a
「Python 入門」の入門
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/22c99c5926984ede6573
Windows(MS)にPython(Anaconda)を導入する（6つの罠）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7bfd7ecdc4e8edcbd679
６５歳からのプログラミング入門
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1561f910c275b22d7c9f
６５歳からのプログラミング入門(2) 二日目
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/57f362fb801fd3132803
なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2
dockerで機械学習 with anaconda(1)「ゼロから作るDeep Learning - Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」斎藤 康毅 著
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a7e94ef6dca128d035ab
dockerで機械学習with anaconda(2)「ゼロから作るDeep Learning2自然言語処理編」斎藤 康毅 著
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3b80dfc76933cea522c6
プログラミング言語教育のXYZ
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1950c5810fb5c0b07be4


# Reference
Ethernet 記事一覧　Ethernet(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/88d35e99f74aefc98794

Wireshark 一覧 wireshark(0)、Ethernet(48) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbed841f61875c4731d0

線網（Wi-Fi）空中線(antenna)(0) 記事一覧(118/300目標)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001

C++ Support(0)　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8720d26f762369a80514

Coding Rules(0) C Secure , MISRA and so on
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/400725644a8a0e90fbb0

Autosar Guidelines C++14 example code compile list(1-169)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8ccbf6675c3494d57a76

Error一覧(C/C++, python, bash...) Error(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b6cbc8d68eae2c42b8

なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2

言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4

プログラムちょい替え（0）一覧:4件
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/296d87ef4bfd516bc394

一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39

プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945

小川清最終講義、小川清最終講義（再）計画, Ethernet(100) 英語(100) 安全(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e2df642e3951e35e6a53

# 文書履歴(document history)
ver. 0.01 初稿 20190123 
ver. 0.02 加筆 20190124
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