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