計算

統計学

ベルヌーイ分布の応用2

統計検定2級の問題で、面白い問題があったので解答を載せます。ベルヌーイ分布から幾何分布を作ります。幾何分布の期待値と分散を、幾何分布が確率分布になっている、という事実と微分だけで導出します。
統計学

ベルヌーイ分布の応用1

統計検定2級の問題で、面白い問題があったので解答を載せます。母比率の検定の問題ですが、ベルヌーイ分布から二項分布を作ります。次に、二項分布から正規分布正規分布を作り、数を比率に書き換えて答えを出します。
Python R

変分推論をpythonで実装する

ポアソン混合モデルを変分推論で近似するクラスをpython で実装します。ELBOを監視して、計算を早めに止めるEMアルゴリズムちっくな手法も実装します。
Python R

特徴量の評価方法をまとめてみた

機械学習の困りごとの一つとして、結果の解釈が難しいという事があります。しかし、特徴量の重要度を評価する手法は色々あります。この記事で紹介する手法で、大体のモデルに対応できます。
Python R

クラウドでディープラーニングして大丈夫?

ニューラルネットワークの勾配から、特徴量が復元できるという記事です。大切な情報を特徴量にしている場合は、クラウド上で計算を回す事にリスクがあります。
Python R

Tensorflow でMNISTを学習して勾配情報を取り出す

tensorflow を使ってみたいと思った時に、一連の事が出来る記事です。mnistデータの読み込み、モデルの作成、学習結果の確認、勾配情報の取得について解説しています。
Python R

差分法と偏微分方程式

差分法を使えば、偏微分方程式だって解けますが、何も考えずに解くと痛い目を見ます。痛い目を見て、原因を考えようという記事です。
Python R

Validation Loss <Train Loss問題への解答

械学習モデルを組んだ時、モデルの良し悪しは、トレーニングデータへの適合(train loss)とテストデータへの適合(validation loss)の差が良い指標になります。その時、Validation Loss <Train Loss となった経験はないでしょうか。 その原因を紹介します。
Python R

差分法と微分方程式

運動方程式とか、波動方程式とか、マクスウェル方程式など、身近な物理現象を記述してくれる式は全て微分方程式です。 解が解析的に求まらなくても、数値的に微分方程式を満たす解を求める事が出来る場合もあります。今回の記事では、微分の差分化を使って簡単な運動方程式を解きます。
Python R

ゼロから作るRNN1

RNNをnumpy だけで実装していきます。ゼロから作るDeep Learning 2に載っているコードを解説しながら作っていきます。
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