Pythonの勉強を日々しています。今回は、求人を掲載している企業の情報をPythonで取得（スクレイピング）することに挑戦したいと思います。

機械学習のアルゴリズムの一つであるサポートベクタマシン（SVM）を少し覗いてみて、実装します。分類では大活躍です。

HTMLのスクレイピングを行ってWebページを解析する、一部の文書を抽出して解析するなど用途も様々です。その難しい処理を行ってくれるのが、janomeのAnalyzerという強力なモジュールがあります。

自然言語処理のライブラリでMeCabを紹介しました。そこでも簡単に触れましたが、有名なライブラリでJanomeというのもあるので紹介します。というか勉強したのでメモ書きです。

私たち人間には「好き」「嫌い」「ポジティブ」「ネガティブ」などの感情・気持ちがあるので、それをAIで分析していようというのが感情分析・ネガポジ分析です。そのやり方を紹介します。

PythonでMeCabを利用する方法を紹介していきます。自然言語処理には欠かせないオープンソースの形態素解析エンジンです。

自然言語処理の基礎「TF-IDF」を自分なりにまとめたので紹介します。TF-IDFは、文書中に含まれる単語の重要度を評価する手法の1つです。

『ドクターX ～外科医・大門未知子～』でAI任せの処方で間違いがあることを表現していました。開発者はどんなデータソースなのか知っておく必要あります。