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2017/04/14 09:36

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can110
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- [ディープラーニング](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0)は多階層のニューラルネットワークを用いた`機械学習`の一手法なので、[ナイーブベイズ分類器](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%98%E7%B4%94%E3%83%99%E3%82%A4%E3%82%BA%E5%88%86%E9%A1%9E%E5%99%A8)とは、手法から異なります。
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+ [ディープラーニング](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0)は多階層の** ニューラルネットワーク **を用いた`機械学習`の一手法なので、[ナイーブベイズ分類器](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%98%E7%B4%94%E3%83%99%E3%82%A4%E3%82%BA%E5%88%86%E9%A1%9E%E5%99%A8)とは、手法から異なります。
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  ニューラルネットワークではないので、訓練→テストや逆伝播で誤差をなくすなどといった動きは(必要)ありません。
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2017/04/14 09:36

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can110
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  ニューラルネットワークではないので、訓練→テストや逆伝播で誤差をなくすなどといった動きは(必要)ありません。
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  ざっくりいえば、特徴ベクトルとラベルをどんどん与えて分類器を作りこむ感じです。
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+ なので
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+ > オープンソースでは特にトレーニングセットとして特徴ベクトルとラベルしか実装してないように感じます
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+ これはある意味自然です。他に必要な実装(処理)は、データの固まりから特徴ベクトルを作成(いわゆる単語に分割)と実際の分類動作くらいです。
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  ただどちらも`機械学習`の一手法とはいえます。
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