からっぽのしょこ

読んだら書く!書いたら読む!同じ事は二度調べ(たく)ない

2024-01-01から1年間の記事一覧

gganimateパッケージで値の変化する数式を表示したい

はじめに 素直なやり方ではできなかったのでむりくりなんとかする黒魔術シリーズです。もっといい方法があれば教えてください。 この記事では、R言語でグラフのアニメーションを作成する際に値が変化する数式を表示する方法を解説します。 【前の内容】 www.…

【R】expression関数で微妙に凝った数式を表示したい

はじめに 素直なやり方ではできなかったのでむりくりなんとかする黒魔術シリーズです。もっといい方法があれば教えてください。 この記事は、「R言語 - Qiita Advent Calendar 2024 - Qiita」の7日目の記事です。 この記事では、R言語でグラフを作成する際に…

【R】2次元ガウス分布の作図【base plot】

はじめに 機械学習で登場する確率分布について色々な角度から理解したいシリーズです。 この記事は、「R言語 - Qiita Advent Calendar 2024 - Qiita」の6日目の記事です。 この記事では、R言語を使って2次元ガウス分布のグラフを作成します。 【前の内容】 w…

5.4:著者トピックモデルの崩壊型ギブズサンプリング:一様なハイパーパラメータの場合【青トピックモデルのノート】

はじめに 『トピックモデル』(MLPシリーズ)の勉強会資料のまとめです。各種モデルやアルゴリズムを「数式」と「プログラム」を用いて解説します。 本の補助として読んでください。 この記事では、著者トピックモデルに対する崩壊型ギブスサンプリングの数式…

5.3:ノイズあり対応トピックモデルの崩壊型ギブズサンプリング:多様なハイパーパラメータの場合【青トピックモデルのノート】

はじめに 『トピックモデル』(MLPシリーズ)の勉強会資料のまとめです。各種モデルやアルゴリズムを「数式」と「プログラム」を用いて解説します。 本の補助として読んでください。 この記事では、ノイズあり対応トピックモデルに対する崩壊型ギブスサンプリ…

5.3:ノイズあり対応トピックモデルの崩壊型ギブズサンプリング:一様なハイパーパラメータの場合【青トピックモデルのノート】

はじめに 『トピックモデル』(MLPシリーズ)の勉強会資料のまとめです。各種モデルやアルゴリズムを「数式」と「プログラム」を用いて解説します。 本の補助として読んでください。 この記事では、ノイズあり対応トピックモデルに対する崩壊型ギブスサンプリ…

5.2:対応トピックモデルの崩壊型ギブズサンプリング:多様なハイパーパラメータの場合【青トピックモデルのノート】

はじめに 『トピックモデル』(MLPシリーズ)の勉強会資料のまとめです。各種モデルやアルゴリズムを「数式」と「プログラム」を用いて解説します。 本の補助として読んでください。 この記事では、対応トピックモデルに対する崩壊型ギブスサンプリングの数式…

5.2:対応トピックモデルの崩壊型ギブズサンプリング:一様なハイパーパラメータの場合【青トピックモデルのノート】

はじめに 『トピックモデル』(MLPシリーズ)の勉強会資料のまとめです。各種モデルやアルゴリズムを「数式」と「プログラム」を用いて解説します。 本の補助として読んでください。 この記事では、対応トピックモデルに対する崩壊型ギブスサンプリングの数式…

【Python】4.3.4-7:GWRモデルの最小二乗法の可視化【空間データサイエンス入門のノート】

はじめに 『Pythonで学ぶ空間データサイエンス入門』の独学ノートです。本の内容から寄り道してアレコレ考えます。 本を読んだ上で補助的に読んでください。 この記事では、GWRモデルの最小二乗法について、図を使って解説します。 【前の内容】 www.anarchi…

【Python】4.3.4-7:GWRモデルの最小二乗法の実装【空間データサイエンス入門のノート】

はじめに 『Pythonで学ぶ空間データサイエンス入門』の独学ノートです。本の内容から寄り道してアレコレ考えます。 本を読んだ上で補助的に読んでください。 この記事では、GWRモデルの最小二乗法について、プログラムを使って解説します。 【前の内容】 www…

4.3.4-7:GWRモデルの最小二乗法の導出【空間データサイエンス入門のノート】

はじめに 『Pythonで学ぶ空間データサイエンス入門』の独学ノートです。本の内容から寄り道してアレコレ考えます。 本を読んだ上で補助的に読んでください。 この記事では、GWRモデルの最小二乗法について、数式を使って解説します。 【前の内容】 www.anarc…

【Python】4.3.2-3:GWRモデルの重み行列の実装【空間データサイエンス入門のノート】

はじめに 『Pythonで学ぶ空間データサイエンス入門』の独学ノートです。本の内容から寄り道してアレコレ考えます。 本を読んだ上で補助的に読んでください。 この記事では、GWRの重み行列について、プログラムを使って解説します。 【前の内容】 www.anarchi…

【Python】4.3.3:GWRモデルの重み行列の可視化【空間データサイエンス入門のノート】

はじめに 『Pythonで学ぶ空間データサイエンス入門』の独学ノートです。本の内容から寄り道してアレコレ考えます。 本を読んだ上で補助的に読んでください。 この記事では、GWRモデルの重み行列について、図を使って解説します。 【前の内容】 www.anarchive…

【Python】4.3.2:GWRモデルの重み関数の可視化【空間データサイエンス入門のノート】

はじめに 『Pythonで学ぶ空間データサイエンス入門』の独学ノートです。本の内容から寄り道してアレコレ考えます。 本を読んだ上で補助的に読んでください。 この記事では、GWRモデルの重み関数について、図を使って解説します。 【前の内容】 www.anarchive…

5.1:結合トピックモデルの崩壊型ギブズサンプリングの導出:多様なハイパーパラメータの場合【青トピックモデルのノート】

はじめに 『トピックモデル』(MLPシリーズ)の勉強会資料のまとめです。各種モデルやアルゴリズムを「数式」と「プログラム」を用いて解説します。 本の補助として読んでください。 この記事では、結合トピックモデルに対する崩壊型ギブスサンプリングの数式…

5.1:結合トピックモデルの崩壊型ギブズサンプリングの導出:一様なハイパーパラメータの場合【青トピックモデルのノート】

はじめに 『トピックモデル』(MLPシリーズ)の勉強会資料のまとめです。各種モデルやアルゴリズムを「数式」と「プログラム」を用いて解説します。 本の補助として読んでください。 この記事では、結合トピックモデルに対する崩壊型ギブスサンプリングの数式…

黄金比の計算式の導出

はじめに 黄金比の定義や性質、黄金比を利用した図形やアルゴリズムについて、数式やプログラム、図を用いて理解を目指すシリーズです。 この記事では、黄金比の定義について、数式と図を使って解説します。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の内容…

【Python】三分探索の可視化

はじめに 黄金比の定義や性質、黄金比を利用した図形やアルゴリズムについて、数式やプログラム、図を用いて理解を目指すシリーズです。 この記事では、三分探索について図を使って解説します。 【他の内容】 www.anarchive-beta.com 【今回の内容】 はじめ…

【Python】黄金分割探索の可視化

はじめに 黄金比の定義や性質、黄金比を利用した図形やアルゴリズムについて、数式やプログラム、図を用いて理解を目指すシリーズです。 この記事では、黄金分割探索について、図を使って解説します。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の内容】 www…

【Python】3次元マハラノビス距離の作図

はじめに 機械学習で登場する確率分布について色々な角度から理解したいシリーズです。 この記事では、マハラノビス距離について、図を使って解説します。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の内容】 www.anarchive-beta.com 【今回の内容】 はじめ…

【Python】2次元マハラノビス距離の作図

はじめに 機械学習で登場する確率分布について色々な角度から理解したいシリーズです。 この記事では、マハラノビス距離について、図を使って解説します。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の内容】 www.anarchive-beta.com 【今回の内容】 はじめ…

変数ベクトルと平均ベクトル・分散共分散行列の関係の導出

はじめに 機械学習で登場する確率分布について色々な角度から理解したいシリーズです。 この記事では、多次元ガウス分布やマハラノビス距離における二次形式の計算を確認します。 【他の記事一覧】 www.anarchive-beta.com 【この記事の内容】 はじめに 変数…

【Python】3.2.1-3:線形回帰モデルの最小二乗法の可視化:2次元の場合【空間データサイエンス入門のノート】

はじめに 『Pythonで学ぶ空間データサイエンス入門』の独学ノートです。本の内容から寄り道してアレコレ考えます。 本を読んだ上で補助的に読んでください。 この記事では、線形回帰モデルの最小二乗法について、図を使って解説します。 【前の内容】 www.an…

【Python】3.2.1-3:線形回帰モデルの最小二乗法の可視化:1次元の場合【空間データサイエンス入門のノート】

はじめに 『Pythonで学ぶ空間データサイエンス入門』の独学ノートです。本の内容から寄り道してアレコレ考えます。 本を読んだ上で補助的に読んでください。 この記事では、線形回帰モデルの最小二乗法について、図を使って解説します。 【前の内容】 www.an…

【Python】3.2.1-3:線形回帰モデルの最小二乗法の実装【空間データサイエンス入門のノート】

はじめに 『Pythonで学ぶ空間データサイエンス入門』の独学ノートです。本の内容から寄り道してアレコレ考えます。 本を読んだ上で補助的に読んでください。 この記事では、線形回帰モデルの最小二乗法について、プログラムを使って解説します。 【前の内容…

3.2.1-3:線形回帰モデルの最小二乗法の導出【空間データサイエンス入門のノート】

はじめに 『Pythonで学ぶ空間データサイエンス入門』の独学ノートです。本の内容から寄り道してアレコレ考えます。 本を読んだ上で補助的に読んでください。 この記事では、線形回帰モデルの最小二乗法について、数式を使って解説します。 【前の内容】 www.…

『空間データサイエンス入門』のノート:記事一覧

はじめに 『Pythonで学ぶ空間データサイエンス入門 ――地域の特徴を発見する方法――』の独学ノートです。本の内容から寄り道してアレコレ考えます。 本を読んだ上で補助的に読んでください。 この記事は、各節の内容のリンクページです。 「導出編」「実装編」…

3.2.2:冪等行列の性質の導出【空間データサイエンス入門のノート】

はじめに 『Pythonで学ぶ空間データサイエンス入門』の独学ノートです。本の内容から寄り道してアレコレ考えます。 本を読んだ上で補助的に読んでください。 この記事では、線形回帰モデルにて登場する冪等行列(べき等行列)について、数式を使って解説します…

3.2.2:ハット行列の性質の導出【空間データサイエンス入門のノート】

はじめに 『Pythonで学ぶ空間データサイエンス入門』の独学ノートです。本の内容から寄り道してアレコレ考えます。 本を読んだ上で補助的に読んでください。 この記事では、線形回帰モデルにて登場するハット行列について、数式を使って解説します。 【前の…

【Python】2.3:空間ラグの可視化【空間データサイエンス入門のノート】

はじめに 『Pythonで学ぶ空間データサイエンス入門』の独学ノートです。本の内容から寄り道してアレコレ考えます。 本を読んだ上で補助的に読んでください。 この記事では、空間ラグについて、図を使って解説します。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com …