記事・メモ一覧

vagrantを知っていてこれからdockerに入門する方向のチートシートを書く。 dockerコンテナの方が小さいので基本的に粒度が合わないが、 対称性を重視して似た機能を並べてみた。 コマンド一覧 …

昔使っていた.tmux.confが失われてしまったため、新しいものを作っていく。 不要な機能が満載になっていたので、これを機に必要なものだけ設定する。 複数の鯖にsshで繋ぐと、ssh接続のペインだら …

球面集中現象理解のための数学シリーズ第2弾。 前の記事でデカルト座標->極座標の変換から体積要素の積分により3次元球体の体積を導出してみました。 極座標の3変数\(r,\phi_1,\phi_2\)に …

LaravelをAPIサーバにして同期的にsklearnのPCAを実行するアプリを作ってみました。 jQyery/bootstrap/chart.jsがフロント、APIサーバはLaravel+MySQ …

球面集中現象を理解するために記憶にないことが多すぎるので 理解に必要そうなことを少しずつ復習していきます。 まず極座標の直行座標変換。極座標を使って球の体積を求めてみます。 次の記事で球の体積を求める …

sihoutteって何て読むのか…と思うけども”シルエット”だそう。フランス語源。 ポートレート写真を背景白、顔を黒に減色した例の”シルエット&#822 …

k-means法を実行する際に妥当なkを決めたいという欲求があります。 クラスタ集合の凝集度を定量化することでkと凝集度の関係を得られます。 複数のkについてkと凝集度の関係を取得し、 そこから妥当な …

前回適当に作ったデータを使って階層型クラスタリングを試してみる。 階層型クラスタリングの様子をdendrogramというツールを使って可視化できるのと、 クラスタ間距離の違いによってクラスタの作られ方 …

multivariate_normalを使って6個のデータポイント近隣にデータ達を発生させる。 薄くクラスタを見つけられそうだけれど境界は曖昧で大分被っているという状況。 そんなデータ達に6-mean …

クラスタリングについて凄まじくわかりやすい説明を聞いて感動しました。 k-meansを自力で書くことで理解が深まりそうなので、参考にしながらアプトプットしてみます。 前回のエントリで、多次元正規分布に …