Python R

Python R

PythonClassの関数は、引数だけ更新しても駄目

ニューラルネットワークを書いて遊んでいて気付いた事です。 ニューラルネットワークのコード シンプルなニューラルネットワークは以下のコードで作れます。 例えば、 とかで動かす事が出来ます。どのように値...
Python R

最も簡単な異常検知の手法-ホテリングのT2 理論

異常検知の入門ともいえる、ホテリングのT2理論を使ってみる記事です。python で1次元、多次元データに対する異常度の計算を実装します。
Python R

ベイズ統計学でブログのアクセス数を解析する

ブログを始めて4か月くらい経ちました。 最初の1週間はTwitterでフォローしてくれた人が見るだけと言うサイトでしたが、現在は検索エンジンから殆どのユーザーがブログを見てくれています。なんとなく、あるタイミングからアクセス数が増えたな~...
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

ベイズ線形回帰とEMアルゴリズム

EMアルゴリズムを応用して、ベイズ線形回帰のパラメーターを予測します。パラメーターを更新するための式を導出して、pythonで実装します。
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。
タイトルとURLをコピーしました