攻略ノート
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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。 …
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。 …
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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 【…
