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

攻略ノート

本で勉強した内容をまとめた記事です。

【Python】k平均法によるMNISTデータセットのクラスタリングの実装【『スタンフォード線形代数入門』のノート】

はじめに 『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』の学習ノートです。 「数式の行間埋め」や「Pythonを使っての再現」によって理解を目指します。本と一緒に読んでください。 この記事は4.3節「k平均法」の内容です。 MNISTデータセットの…

【Python】k平均法による多次元混合ガウス分布のクラスタリングの実装【『スタンフォード線形代数入門』のノート】

はじめに 『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』の学習ノートです。 「数式の行間埋め」や「Pythonを使っての再現」によって理解を目指します。本と一緒に読んでください。 この記事は4.3節「k平均法」の内容です。 多次元混合ガウス分布…

3.3:標準化の性質【『スタンフォード線形代数入門』のノート】

はじめに 『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』の学習ノートです。 「数式の行間埋め」や「Pythonを使っての再現」によって理解を目指します。本と一緒に読んでください。 この記事は3.3節「標準偏差」の内容です。 標準化の定義を確認…

3.3:標準偏差の計算式【『スタンフォード線形代数入門』のノート】

はじめに 『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』の学習ノートです。 「数式の行間埋め」や「Pythonを使っての再現」によって理解を目指します。本と一緒に読んでください。 この記事は3.3節「標準偏差」の内容です。 標準偏差の定義を確…

Pythonによる『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』のノート:記事一覧

はじめに 『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』(原題:Introduction to Applied Linear Algebra: Vectors, Matrices, and Least Squares)の学習ノートです。 本の内容に関して「Pythonを使って再現」や「数式の行間埋め」によって理解を…

【Python】3.4:2つのベクトルのなす角と相関係数の関係の可視化【『スタンフォード線形代数入門』のノート】

はじめに 『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』の学習ノートです。 「数式の行間埋め」や「Pythonを使っての再現」によって理解を目指します。本と一緒に読んでください。 この記事は3.4節「角度」の内容です。 3次元ベクトルのなす角と…

【Python】3.4:相関係数の可視化【『スタンフォード線形代数入門』のノート】

はじめに 『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』の学習ノートです。 「数式の行間埋め」や「Pythonを使っての再現」によって理解を目指します。本と一緒に読んでください。 この記事は3.4節「角度」の内容です。 相関係数のグラフを作成…

3.4:相関係数の計算式【『スタンフォード線形代数入門』のノート】

はじめに 『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』の学習ノートです。 「数式の行間埋め」や「Pythonを使っての再現」によって理解を目指します。本と一緒に読んでください。 この記事は3.4節「角度」の内容です。 相関係数の定義を確認し…

3.4:なす角の計算式【『スタンフォード線形代数入門』のノート】

はじめに 『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』の学習ノートです。 「数式の行間埋め」や「Pythonを使っての再現」によって理解を目指します。本と一緒に読んでください。 この記事は3.4節「角度」の内容です。 なす角の定義を確認しま…

【Python】3.4:2つのベクトルのなす角の可視化【『スタンフォード線形代数入門』のノート】

はじめに 『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』の学習ノートです。 「数式の行間埋め」や「Pythonを使っての再現」によって理解を目指します。本と一緒に読んでください。 この記事は3.4節「角度」の内容です。 2つのベクトルのなす角の…

【Python】3.4:ベクトルとx軸のなす角の可視化【『スタンフォード線形代数入門』のノート】

はじめに 『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』の学習ノートです。 「数式の行間埋め」や「Pythonを使っての再現」によって理解を目指します。本と一緒に読んでください。 この記事は3.4節「角度」の内容です。 1つのベクトルのなす角の…

【Python】3.2:最近傍の可視化【『スタンフォード線形代数入門』のノート】

はじめに 『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』の学習ノートです。 「数式の行間埋め」や「Pythonを使っての再現」によって理解を目指します。本と一緒に読んでください。 この記事は3.2節「距離」の内容です。 ユークリッド距離による…

【Python】3.2:ユークリッド距離の可視化【『スタンフォード線形代数入門』のノート】

はじめに 『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』の学習ノートです。 「数式の行間埋め」や「Pythonを使っての再現」によって理解を目指します。本と一緒に読んでください。 この記事は3.2節「距離」の内容です。 ベクトルのユークリッド…

【Python】3.1:ユークリッドノルムの可視化【『スタンフォード線形代数入門』のノート】

はじめに 『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』の学習ノートです。 「数式の行間埋め」や「Pythonを使っての再現」によって理解を目指します。本と一緒に読んでください。 この記事は3.1節「ノルム」の内容です。 ベクトルのユークリッ…

3.1-2:ユークリッドノルム・ユークリッド距離の性質と計算例【『スタンフォード線形代数入門』のノート】

はじめに 『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』の学習ノートです。 「数式の行間埋め」や「Pythonを使っての再現」によって理解を目指します。本と一緒に読んでください。 この記事は3.1節「ノルム」と3.2節「距離」の内容です。 ユーク…

1.4:内積の性質と計算例【『スタンフォード線形代数入門』のノート】

はじめに 『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』の学習ノートです。 「数式の行間埋め」や「Pythonを使っての再現」によって理解を目指します。本と一緒に読んでください。 この記事は1.4節「内積」の内容です。 内積の定義式を確認して…

【Python】1.3:ベクトルのアフィン結合の可視化【『スタンフォード線形代数入門』のノート】

はじめに 『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』の学習ノートです。 「数式の行間埋め」や「Pythonを使っての再現」によって理解を目指します。本と一緒に読んでください。 この記事は1.3節「ベクトルスカラー積」の内容です。 ベクトル…

【Python】1.3:標準単位ベクトルの線形結合の可視化【『スタンフォード線形代数入門』のノート】

はじめに 『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』の学習ノートです。 「数式の行間埋め」や「Pythonを使っての再現」によって理解を目指します。本と一緒に読んでください。 この記事は1.3節「ベクトルスカラー積」の内容です。 標準単位…

【Python】1.3:ベクトルの線形結合の可視化【『スタンフォード線形代数入門』のノート】

はじめに 『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』の学習ノートです。 「数式の行間埋め」や「Pythonを使っての再現」によって理解を目指します。本と一緒に読んでください。 この記事は1.3節「ベクトルスカラー積」の内容です。 任意の係…

【Python】1.3:ベクトルのスカラー積の可視化【『スタンフォード線形代数入門』のノート】

はじめに 『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』の学習ノートです。 「数式の行間埋め」や「Pythonを使っての再現」によって理解を目指します。本と一緒に読んでください。 この記事は1.3節「ベクトルスカラー積」の内容です。 ベクトル…

【Python】1.2:ベクトルの差の可視化【『スタンフォード線形代数入門』のノート】

はじめに 『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』の学習ノートです。 本の内容に関して「Pythonを使って再現」や「数式の行間埋め」によって理解を目指します。本と一緒に読んでください。 この記事は1.2節「ベクトルの和」の内容です。 …

【Python】1.2:ベクトルの和の可視化【『スタンフォード線形代数入門』のノート】

はじめに 『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』の学習ノートです。 本の内容に関して「Pythonを使って再現」や「数式の行間埋め」によって理解を目指します。本と一緒に読んでください。 この記事は1.2節「ベクトルの和」の内容です。 …

【Python】1.1.1:ベクトルの例【『スタンフォード線形代数入門』のノート】

はじめに 『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』の学習ノートです。 本の内容に関して「Pythonを使って再現」や「数式の行間埋め」によって理解を目指します。本と一緒に読んでください。 この記事は1.1節「ベクトル」の内容です。 ベク…

【R】3.4:混合ユニグラムモデルの変分ベイズ推定の実装:ループなし版【『トピックモデル』の勉強ノート】

はじめに 機械学習プロフェッショナルシリーズの『トピックモデル』の勉強時に自分の理解の助けになったことや勉強会資料のまとめです。トピックモデルの各種アルゴリズムを「数式」と「プログラム」から理解することを目指します。 この記事は、3.4節「変分…

【R】3.3:混合ユニグラムモデルの最尤推定(EMアルゴリズム)の実装:ループなし版【『トピックモデル』の勉強ノート】

はじめに 機械学習プロフェッショナルシリーズの『トピックモデル』の勉強時に自分の理解の助けになったことや勉強会資料のまとめです。トピックモデルの各種アルゴリズムを「数式」と「プログラム」から理解することを目指します。 この記事は、3.3節「EMア…

【R】第6講:標準偏差とシャープレシオ【統計学入門(小島)のノート】

はじめに 『完全独習 統計学入門』の学習ノートです。本に載っている計算や表、グラフをR言語で再現します。本とあわせて読んでください。 この記事では、標準偏差からシャープレシオを計算してグラフで確認します。 【前の節の内容】 www.anarchive-beta.co…

【R】第5講:標準偏差とボラティリティ【統計学入門(小島)のノート】

はじめに 『完全独習 統計学入門』の学習ノートです。本に載っている計算や表、グラフをR言語で再現します。本とあわせて読んでください。 この記事では、株の平均収益率(平均値)とボラティリティ(標準偏差)をグラフで確認します。 【前の節の内容】 www.ana…

【R】第4講:そのデータは「月並み」か「特殊」か?標準偏差で評価する【統計学入門(小島)のノート】

はじめに 『完全独習 統計学入門』の学習ノートです。本に載っている計算や表、グラフをR言語で再現します。本とあわせて読んでください。 この記事では、データを加工した際の統計量の変化を数式とR言語で確認します。 【前の節の内容】 www.anarchive-beta…

【R】第3講:標準偏差の計算【統計学入門(小島)のノート】

はじめに この記事は「R Advent Calendar 2022」の15日目の記事です。 『完全独習 統計学入門』の学習ノートです。本に載っている計算や表、グラフをR言語で再現します。本とあわせて読んでください。 この記事では、度数分布表やヒストグラムと標本標準偏差…

【R】第2講:平均値の計算【統計学入門(小島)のノート】

はじめに 『完全独習 統計学入門』の学習ノートです。本に載っている計算や表、グラフをR言語で再現します。本とあわせて読んでください。 この記事では、度数分布表やヒストグラムと平均値の関係を確認します。 【前の節の内容】 www.anarchive-beta.com 【…