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タグアーカイブ: PCA
PythonでBayesian PCAの実装に失敗した話
こんにちは。 本日はいつものように「実装しましたぁ」ではなく、「実装に失敗しましたぁ」という話になります。 https://papers.nips.cc/paper/1549-bayesian-pca.pdf こちらが論 […]
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 […]
ねぇPython、PCAって何?(理論編+2)
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 […]
ねぇPython、PCAって何?(理論編+1)
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 […]
ねぇPython、PCAって何?(実装編)
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/ […]
ねぇPython、PCAって何?(理論編)
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 […]
ねぇPython、前処理って何?
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 […]