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

3次元空間における3点を通る平面上の点を求めたい

はじめに 調べても分からなかったので自分なりにやってみ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、3次元空間上の平面上の点の座標を計算します。 【目次】 はじめに 3次元空間における3点を通る平面上の点を求めたい 平…

3次元空間における原点と2点を通る平面上の点を求めたい

はじめに 調べても分からなかったので自分なりにやってみ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、3次元空間上の平面上の点の座標を計算します。 【目次】 はじめに 3次元空間における原点と2点を通る平面上の点を求め…

【R】第7講:正規分布の性質【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、R言語で正規分布の性質を確認します。 【前の節の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の節の内容】 ww…

【Python】5.4:グラム・シュミット法の可視化【『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5.4節「グラム・シュミット法」の内容です。 グラム…

【Python】4.3: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】4.3: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倍の可視化【『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…