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特異値分解 Singular Value Decomposition
特異値分解 \(M \times N\)の行列\(A\)を以下の3つに分解する。 \(M \times M\)の直行行列\(V\) \(M \times N\)の対角行列\(S\) \(N \time ...
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固有値、固有ベクトル
線形代数もやりなおします。流石に時間ないので微妙に分かるところまでですが。 第1弾は固有値、固有ベクトル。 具体例を使って追ってみるやつ 行列\(A\)とベクトル\(\vec{v_1}\)をデタラメに ...
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sklearnに頼らずRidge回帰を自力で書いてみて正則化項の影響を考えてみるテスト
2019/06/05 -NumPy/Pandas, Python, 回帰
はじめての機械学習, 生活の記録タイトルの通り。Losso回帰と違って損失関数を偏微分するだけで出来そうなのでやってみる。 Ridge回帰は線形回帰の1種だけれども、損失関数として最小二乗法をそのまま使わず、 \(L_2\)ノルムの ...
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NumPy uniqe, File I/O
2019/06/04 -NumPy/Pandas, Python
集合関数 集合関数。ndarrayから重複を取り除きsortした結果を返す。 2dであってもその中から要素を抜き出して1dにする。
12345hoges = np.array(["hoge","fuga","hoge","fuga"])print(np.unique(hoges)) # ['fuga' 'hoge']fugas = np.array([["hoge","fuga","hoge","fuga"],["hoge2","fuga2","hoge2","fuga2"]])print(np.unique(fugas)) # ['fuga' 'fuga2' 'hoge' 'hoge2']フ ...
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線形サポートベクトル分類器で画像認識するテスト
2019/06/03 -NumPy/Pandas, Python
はじめての機械学習, 生活の記録線形サポートベクトル分類器で画像認識する流れを理解したので、 定着させるために記事にしてみます。 当然、モデルの数学的な理解がないとモデルを解釈することは不可能だし、 正しいハイパーパラメータを設定す ...
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NumPy vector operations, universal functions, matplotlib, 3項演算, 次元削減
2019/06/02 -NumPy/Pandas, Python
やりなおしプログラマuniversal functions ndarrayの全ての要素に対して基本的な計算を実行する。 以下オペランドが1つの単項universal functions。 abs,sqrt,square, ...
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NumPy ndarray assignment, vector operation, indexing, slicing, bool indexing, transposition
2019/06/01 -NumPy/Pandas, Python
雑な学び大規模高速計算を前提にC言語との接続を前提にしていて、配列処理に寄せることになる。 ndarrayで確保するメモリはPythonとは別(プロセス?)で確保される。 一通り流してみる。 shape()で ...
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Dictionary
Dictionaryの基本 いわゆるKey-Valueのことを"Mapping"と呼ぶ。 PythonのDictionaryはハッシュで実現されている。 キーにはハッシュ可能オブジェクトを指定可能。ハ ...
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String
Stringの基本 他の型をStringに変換する。
1234a = 100b = 3.14c = str(a) + '/' + str(b)print(c) # 100/3.14スライスで参照できる。 [crayon-5d11ff122d4340867588 ...
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Collection...Sequence,Slice,List,Tupple
Sequence,Slice 初めてPythonを触ると地味に取っつきにくい構文が現れるけども。 序数によるアクセスの他、範囲を指定してリストを得られる。 負の序数を指定すると後ろから数える。負のスラ ...