Рекомендательные системы: теорема Байеса и наивный байесовский классификатор

[BorisPlus]

Изложено доступно. Но это как конспект открыл свой, ощущение, что именно это изложение я где-то уже читал, хотя это может только ощущение. Наверное в математике всегда так — если поймешь модель и ее синопсис, то многие вещи становятся «похожими».

[snikolenko]

Некоторые предложения про наивный байес прямо из моих лекций взяты; про саму теорему я тоже не в первый раз пишу, не исключено, что начинаю повторяться. :)

[BorisPlus]

Подписался. Спасибо.

[mehas]

Было бы еще интересно услышать про NLP-методы, позволяющие понимать структуру предложения в т.ч. сарказм. Т.е. например, есть ли методы, позволяющие корректно классифицировать предложение «это был бы потрясающий ресторан, если бы там было недорого, вкусно и атмосферно» как негативное. bag of words модель здесь, скорее всего, выдаст позитивную классификацию.

[snikolenko]

Я бы обязательно написал отличный текст про распознавание сарказма, если бы что-нибудь в этом понимал и если бы это было по теме блога. ;)

[mehas]

Я, если честно, не обратил внимания, что это блог компании и подумал, что это просто цикл статей по машинному обучению.

[snikolenko]

Это задумывалось как цикл статей по рекомендательным системам. Эта конкретная запись пообщее вышла, но я надеюсь уже в следующей части вернуться к теме.

[BorisPlus]

Нет-нет, вышло замечательно. Пишите, доступно для восприятия, даже если это и отклоняется от общей линии темы.