Science Blog
HRサイエンス研究所®︎
2019.02.25
Lassoの最適化アルゴリズムの考察
[latexpage] こんにちは。 前回の最後に、 - Coordinate descent(座標降下法) - ISTA (メジャライザー最小化) - FISTA (高速化) の3つの最適化方法を……
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……
2018.12.09
基底と座標と対角化
[latexpage] こんにちは。PCAの(理論編+2)では基底と座標について少し複雑なトークがでてきます。この記事はそのためのものですが、そのためにとどまらず 基底と座標 そして 対角……
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 ……
2018.11.29
ねぇPython、PCAって何?(実装編)
[latexpage] 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……
2018.11.28
ねぇPython、PCAって何?(理論編)
[latexpage] 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……
2023.05.26
技術書典14にHRサイエンスに関する書籍を出版してきました
その他
2023.03.09
質問紙法によるデータ収集には仮説が大切である理由
2022.08.19
Implicit feedbackデータにおけるnegative sampling
推薦システム
2022.07.05
分布形状の可視化法:ヒストグラムと累積分布(eCDF)どちらがよいか?
データ分析
2022.06.06
【お知らせ】2022年度人工知能学会全国大会に出展します。
HRサイエンス研究所の研究員、エンジニアによるサイエンスブログです。データの科学、人と組織の科学の2つを武器に挑戦を続けています。2つの科学に関する知見や技術情報などを発信しています。
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