2019.02.03

線形回帰とRidge回帰を数式からやる(理論編)

[latexpage] こんにちは。 正則化パート２ですね。前回の最後に Ridge Regression (Tikhonov regularization) Lasso Re……

2019.01.28

過学習を防ぐトリック、正則化とは

[latexpage] こんにちは。 少し前に標準化・正規化についてお話ししました。これらは勾配法による学習の際に学習速度が速くなるというメリットがありました。では今回は 正則化とはなんぞや ……

2019.01.06

ねぇPython、Normality Testって何？（実装編）

[latexpage] こんにちは。 今回はNormality Testの実装です。前回の理論編で扱った一部を紹介します。使うデータはirisです。 https://gist.git……

2019.01.06

ねぇPython、Normality Testって何？（理論編）

[latexpage] こんにちは。 パラメトリックですね っていいたくないですか？、とはいえそもそもパラメトリック・ノンパラメトリックとはなんぞや？ Parametric tes……

2018.12.18

ねぇPython、CNNって何？（理論編 Part-1）

[latexpage] 本日からはニューラルネットワークweek。最新のものまで突っ走りましょう。 てゆーか、ニューラルネットワークってなんだったっけ？ 入出力数とか層数などは気にせ……

2018.12.13

ねぇPython、PCAって何？（実装編+）

[latexpage] 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……

2018.12.11

ねぇPython、PCAって何？（理論編+2）

[latexpage] こんにちは。前回、射影行列を学びました。$n$次元ベクトル$a$を考えよう。行列$V$の列ベクトルが作る空間の中でもっとも$a$に近いものは$Vc$という形で表された。た……

2018.12.03

ねぇPython、PCAって何？（理論編+1）

[latexpage] 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 ……