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作者アーカイブ: junko.hosoda

ねぇPython、PCAって何？（実装編+）

こんにちは。では前回の内容を踏まえて空間を変えないPCAを行いましょう。今回使うのは顔のデータ各次元4096で400サンプル。これを空間を保ち64次元に落とす。つまり4096次元の空間で64本の固有ベクトルがはる空間 […]

こんにちは。前回、射影行列を学びました。次元ベクトルを考えよう。行列の列ベクトルが作る空間の中でもっともに近いものはという形で表された。ただし、は縦ベクトルとすると (1) となりこれがもっともに近いヤツで […]

こんにちは。理論編で主成分分析についてはみなさん理解できたと思います。が。本日は少し応用です。とりあえず復習から始めましょう。 PCAは固有ベクトルへの射影そうです。たとえば400次元から2次元へのPCAは固有値を大 […]

こんにちは。TOEFLと争いましたkzです。今回はPythonをこれから始めたいという方への環境構築紹介です。前提条件 Mac(たぶんwindows, Linuxもほぼかわらないはず) PCのことあんまりわからない状 […]

こんにちは。英語が非常に難しい」そんな日々が続きます。主成分分析とは？共分散行列の固有ベクトルへの射影による次元削減でした。固有ベクトルと固有値をパパッとほしいですね。 https://docs.scipy.org/ […]

こんにちは。いまだにたまに暑いと感じるkzです。今回はなにをやりましょうかねえ。このデータは見ての通り２次元(平面)データです。これを1次元(直線)に置き換えたいです。各点の配置は？置き換える時に重要なのは距離感で […]

こんちには。良いバックパックがほしい、そんな日々が続きます。僕は機械学習を勉強してきていろんなアルゴリズムを使ってきました。その都度いろいろなデータ触れてきました。そもそもデータをそのままアルゴリズムに突っ込むのは正 […]

こんにちは、本日はとりあえず実装をする前に、パパッとデータの確認です。で二つ作りました。見ての通り上の方がノイズが大きいです。今回の予測モデルは直線とします。サ […]