Twitterのタイムラインやキーワードに対して、肯定・否定の印象を分析するWEBサービスとAPIを作ってみた。 Twitter感情分析所 たとえば「任天堂」というキーワードを入力すると、下のような感じに、どのくらい肯定と否定の発言をしているかがわかる。 ユーザのタイムラインも分析できる。 下はベッキー @Becky_bekiko の分析例。 自分のtwitterアカウントを分析すれば、自分の発言がどのくらい否定的な印象を放っているかが数値的にわかると思う。 一般意志2.0への利用 ところで最近、東浩紀という人が「一般意志2.0」という著書の中で、現代の行き詰まった民主主義を変える新たな統治方法のアイデアを提言した。それによれば、世の中が多様・複雑になりすぎて、今の熟議型民主主義ではもうどうにもならんところがあるから、みんなの意志（無意識的に表れる人々の意志）を参照しましょう、みたいなこと
社内で「機械学習とパターン認識」(PRML) の読書会をやっているのだけど、計算がやっぱり難しいようでみんな苦戦中。 そんなこんなで、光成さん(@herumi さん)が PRML の数式を手抜き無しで解説するアンチョコ(虎の巻 / PRML教科書ガイド)をマメに作ってくれている。*1 PRML のための数学(PDF) 内容は PRML の2章から4章と、9章、PRMLでもっとも計算が難しいと評判の10章を対象としている。 たとえば2章のアンチョコでは、2章の中で必要とされる解析や線形代数の道具(積分の変数変換、行列の各種操作)を一通り取り上げた後、ガウス分布の最尤推定における平均や分散による偏微分という、おそらく多くの人がつまづくのだろう計算がきちんと説明されている。 また3章のアンチョコでは、Woodbury の公式やヘッセ行列を解説しつつ、エビデンス関数などを導出しているし、4章になる
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