記事・メモ一覧

そろそろ適当なデータを見つけてきて手法を試すのとは別に、 自力でデータを作って試してみたいと思い、NumPyを使った生成法を調べてみた。 一口に乱数といっても、正規分布に従う標本の生成のこと。 多次元 …

階層型クラスタリングについてわかりやすい解説を聞いたので頭の中にあるものを書き出してみます。 (せっかく聞いたシャープな解説が台無しになってしまっているかと思いますが…) 本当はもっとアク …

教師なし学習の問題。クラスタリング。 クラスタの個数を事前に指定するタイプと、自分でクラスタ数を設定できるタイプがあります。 今回、前者のk-means法をアイデアを聞いたので、まとめなおしてみようと …

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 …

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 …

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 …

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。

フ …

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 …

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, …

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 …