技術メモ | ikuty.com

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 ...

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。

hoges = 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']

1

2

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5

hoges = 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 ...

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 ...

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, ...

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 ...

Dictionary

2019/05/30 -Python
雑な学び

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 ...

String

2019/05/30 -Python
雑な学び

Stringの基本他の型をStringに変換する。

a = 100
b = 3.14
c = str(a) + '/' + str(b)
print(c) # 100/3.14

1

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4

a = 100

b = 3.14

c = str(a) + '/' + str(b)

print(c) # 100/3.14

スライスで参照できる。 [crayon-5d11ffc27af998684211 ...

Collection...Sequence,Slice,List,Tupple

2019/05/28 -Python
雑な学び

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 ...

Reference,unpack,同時代入,変数の削除,3項演算子

2019/05/27 -Python
雑な学び

Reference 変数はオブジェクトの参照。ということなので、オブジェクトのidを確認してみる。

hoge = [1,2,3,4]
fuga = hoge

print(hoge) # [1,2,3,4]
print(fuga) # [1,2,3,4]
print(id(hoge)) # 4359573320
print(id(fuga)) # 4359573320

hoge.append(5)

print(hoge) # [1,2,3,4,5]
print(fuga) # [1,2,3,4,5]

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hoge = [1,2,3,4]

fuga = hoge

print(hoge) # [1,2,3,4]

print(fuga) # [1,2,3,4]

print(id(hoge)) # 4359573320

print(id(fuga)) # 4359573320

hoge.append(5)

print(hoge) # [1,2,3,4,5]

print(fuga) # [1,2,3,4,5]

代入したときにどうなるか。新しい箱 ...

PythonでUpcast/Downcast出来ない件と多態性のサンプル

2019/05/27 -Python
雑な学び

継承・カプセル化・多態性オブジェクト指向の必須要素はこれ。継承、カプセル化・多態性。異種リストを書けば全部試せるので試してみる。多態性実現のためにオブジェクトのUpcast/Downcastを調 ...

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NumPy uniqe, File I/O

線形サポートベクトル分類器で画像認識するテスト

NumPy vector operations, universal functions, matplotlib, 3項演算, 次元削減

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Dictionary

String

Collection...Sequence,Slice,List,Tupple

Reference,unpack,同時代入,変数の削除,3項演算子

PythonでUpcast/Downcast出来ない件と多態性のサンプル

特異値分解 Singular Value Decomposition

固有値、固有ベクトル

NP困難な分類問題を代理損失の最小化に帰着させる話

Laravel Accessor/Mutatorを使って透過的にフィールドを暗号化/復号するサンプル

回帰直線の当てはまりの指標

Model Binding と 1枚のBladeで CRUD する

単回帰曲線における回帰係数の精度（95%信頼区間)

稼働中のEC2のコピーを作成してALB下で切り替えた話 WordPress Update Blue Green

損失関数の評価,バイアス-バリアンスと過学習のトレードオフ

損失関数

特異値分解 Singular Value

固有値、固有ベクトル

「技術メモ」 一覧

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