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。本ごとにカテゴリ分けしているので、各本のカテゴリをご覧ください。

【Python】3.4.2:正規分布の母平均の信頼区間の実装:母分散が未知の場合【統計検定2級のノート】

はじめに 「統計検定2級」の独学時のまとめノートです。各種の統計手法について「数式・プログラム・図」を用いて解説します。 『統計学基礎』に沿って学習を進めます。本の補助として読んでください。 この記事では、正規分布の母平均の信頼区間をPythonで…

【Python】3.4.1:正規分布の母平均の信頼区間の実装:母分散が既知の場合【統計検定2級のノート】

はじめに 「統計検定2級」の独学時のまとめノートです。各種の統計手法について「数式・プログラム・図」を用いて解説します。 『統計学基礎』に沿って学習を進めます。本の補助として読んでください。 この記事では、正規分布の母平均の信頼区間をPythonで…

3.4.0:多次元ガウスモデルの生成モデルの導出【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』(MLSシリーズ)の独学時のノートです。各種のモデルやアルゴリズムについて「数式・プログラム・図」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、多次元ガウス分布に対するベイズ推論で登…

3.2.2:カテゴリモデルの生成モデルの導出【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』(MLSシリーズ)の独学時のノートです。各種のモデルやアルゴリズムについて「数式・プログラム・図」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、カテゴリ分布に対するベイズ推論で登場す…

3.2.3:ポアソンモデルの生成モデルの導出【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』(MLSシリーズ)の独学時のノートです。各種のモデルやアルゴリズムについて「数式・プログラム・図」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、ポアソン分布に対するベイズ推論で登場す…

3.3.0:1次元ガウスモデルの生成モデルの導出【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』(MLSシリーズ)の独学時のノートです。各種のモデルやアルゴリズムについて「数式・プログラム・図」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、1次元ガウス分布に対するベイズ推論で登場…

3.2.1:ベルヌーイモデルの生成モデルの導出【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』(MLSシリーズ)の独学時のノートです。各種のモデルやアルゴリズムについて「数式・プログラム・図」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、ベルヌーイ分布に対するベイズ推論で登場…

6.2:パチンコ配分モデルの崩壊型ギブズサンプリングの導出【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、パチンコ配分モデルに対する崩壊型ギブスサンプリングの数式…

6.2:パチンコ配分モデルの生成モデルの導出【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、パチンコ配分モデルで登場する数式の行間を埋めます。 【前節…

5.5:トピック追跡モデルの崩壊型ギブズサンプリングの導出:複数時刻のパラメータの場合【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、トピック追跡モデルに対する崩壊型ギブスサンプリングの数式…

5.5:トピック追跡モデルの崩壊型ギブズサンプリングの導出:1時刻のパラメータの場合【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、トピック追跡モデルに対する崩壊型ギブスサンプリングの数式…

5.4:著者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、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…

5.4:著者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、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、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、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、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、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…

【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」…