言語入門編 | ikuty.com

多次元正規分布に従うデータを生成する

2019/07/10 -NumPy/Pandas, クラスタリング
生活の記録

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 ...

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

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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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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-5d2f5f9c3891d7238437 ...

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 ...

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NumPy ndarray assignment, vector operation, indexing, slicing, bool indexing, transposition

Dictionary

String

Collection...Sequence,Slice,List,Tupple

Reference,unpack,同時代入,変数の削除,3項演算子

階層型クラスタリングとdendrogram / 空間拡散性、単調性の確認

6個のデータポイント近隣に発生させたデータ達を6-meansでクラスタ分割できるか

自力で生成したデータポイントに対して自力でクラスタ分割してみる

多次元正規分布に従うデータを生成する

Ward距離を使った階層型クラスタリング (お試し実行なし)

k-means法と近似解法考え方

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

階層型クラスタリングとdendrogra

6個のデータポイント近隣に発生させたデー

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