今回で酒機械学習最終回の４回目は、文章を特徴ベクトルに変換し、K-meansでクラスタリングしていきます。 その後、クラスタリングしたデータをTableauで可視化していきます。 文章を特徴ベクトルに変換するとはの図
機械学習で日本酒をクラスタリング Part4 K-means（k平均法）編
2016-03-27
2016年03月
機械学習で日本酒をクラスタリング Part3 コーパス編
2016-03-21
「自分の好みの日本酒を機械学習で見つけよう」第３回目は分かち書きした単語のワードカウントを取りgensimでコーパスを作ります。 ipythonで作ったノートブックはこちら
MeCab 日本酒用語辞書
2016-03-17
mecabの日本酒用語辞書をgithubに公開しました こんな感じで形態素解析できます。
機械学習で日本酒をクラスタリング Part2 自然言語処理編
2016-03-14
「自分の好みの日本酒を機械学習で見つけよう」第２回目はレビューをmecabで分かち書きします。 レビューコメントは前回と同じようにこちらのサイトから、前回作ったsake.csvを基に銘柄ごとにスクレイピングして、revi …
[続きをもっと見る…]
機械学習で日本酒をクラスタリング Part1 スクレイピング編
2016-03-06
今回から何回かに分けて、機械学習で日本酒の味のタイプのクラスタリングをする動画をやっていきたいと思います。 Part1はデータを取得するスクレイピング編です。 機械学習はまず、データを集めるところから始まります。 日本酒 …
[続きをもっと見る…]