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、トピックモデル全般で共通する文書データに関する数式や記号…

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、MeCabを利用して各種モデルによる推論用の頻度データをRで作…

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、混合ユニグラムモデル(混合カテゴリモデル)に対する周辺化ギ…

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、無限混合ユニグラムモデル(無限次元の混合カテゴリモデル)の…

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、混合ユニグラムモデル(混合カテゴリモデル)の生成モデルをPyt…

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、トピックモデル(階層混合カテゴリモデル)の生成モデルをPytho…

はじめに 各種アルゴリズムをR言語を使って実装し、アニメーションにより可視化することで理解を目指します。 この記事はまとめページです。 【目次】 はじめに 『問題解決力を鍛える！ アルゴリズムとデータ構造』 第10章 データ構造(3)：グラフと木 第12章…

はじめに 『問題解決力を鍛える！ アルゴリズムとデータ構造』の学習ノートです。 本に掲載されているコードや図をR言語で再現します。本と一緒に読んでください。 この記事は、12.6節「ソート（4）：ヒープソート」の内容です。 ヒープソートのアルゴリズム…

はじめに 『問題解決力を鍛える！ アルゴリズムとデータ構造』の学習ノートです。 本に掲載されているコードや図をR言語で再現します。本と一緒に読んでください。 この記事は、10.7節「二分木を用いるデータ構造の例（1）：ヒープ」の内容です。 ヒープの構…

はじめに 『問題解決力を鍛える！ アルゴリズムとデータ構造』の学習ノートです。 本に掲載されているコードや図をR言語で再現します。本と一緒に読んでください。 この記事は、12.5節「ソート（3）：クイックソート」の内容です。 クイックソートのアルゴリ…

はじめに 『問題解決力を鍛える！ アルゴリズムとデータ構造』の学習ノートです。 本に掲載されているコードや図をR言語で再現します。本と一緒に読んでください。 この記事は、12.8節「ソート（5）：バケットソート」の内容です。 ソートのアルゴリズムを確…

はじめに 『問題解決力を鍛える！ アルゴリズムとデータ構造』の学習ノートです。 本に掲載されているコードや図をR言語で再現します。本と一緒に読んでください。 この記事は、12.4節「ソート（2）：マージソート」の内容です。 マージソートのアルゴリズム…

はじめに 『問題解決力を鍛える！ アルゴリズムとデータ構造』の学習ノートです。 本に掲載されているコードや図をR言語で再現します。本と一緒に読んでください。 この記事は、12.3節「ソート（1）：挿入ソート」の内容です。 挿入ソートのアルゴリズムを確…

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』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7.1節「幾何変換」の内容です。 直線に対するベクト…

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7.1節「幾何変換」の内容です。 直線へのベクトルの…

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7.1節「幾何変換」の内容です。 ベクトルの回転の計…

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7.1節「幾何変換」の内容です。 ベクトルのスケーリ…

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7.1節「幾何変換」の内容です。 ベクトルのスケーリ…

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6.4節「行列ベクトル積」の内容です。 Pythonを使っ…

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6.1節「行列」から6.3節「転置, 和, ノルム」の内容…

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6.4節「行列ベクトル積」の内容です。 行列とベクト…

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6.4節「行列ベクトル積」の内容です。 行列とベクト…

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6.3節を補足する内容です。 行列とスカラーの和に関…

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6.3.3節「行列スカラー積」の内容です。 行列のスカ…

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6.3.2節「行列の和」の内容です。 行列の和の定義を…

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6.3.4節「行列ノルム」の内容です。 行列のノルムの…

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6.1節「行列」から6.3節「転置, 和, ノルム」の内容…

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5.4節「グラム・シュミット法」の内容です。 2ベクト…

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5.3節「正規直交ベクトル」の内容です。 2ベクトル間…

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5.3節「正規直交ベクトル」の内容です。 2ベクトル間…