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盆栽日記

2012-02-22

PRMLの図を描く

今後追加していく。

とりいそぎ。

library(ggplot2)
qplot(x = 0:1, geom = "blank") + 
stat_function(fun = function(x)1-(1-x)^1) + 
stat_function(fun = function(x)1-(1-x)^2) + 
stat_function(fun = function(x)1-(1-x)^5) + 
stat_function(fun = function(x)1-(1-x)^20)

2012-01-19

第1回:P1-10まで

PRMLを読み始めた。

ということで最初の方の図をトレース

ggplot脳なのでggplotでやる。

library(ggplot2)

x <- seq(0, 1, by=0.1)
t <- sin(2*pi*x) + rnorm(n=11, mean=0, sd=0.5)
M0 <- fitted(lm(t~1))
M1 <- fitted(lm(t~poly(x,1)))
M3 <- fitted(lm(t~poly(x,3)))
M9 <- fitted(lm(t~poly(x,9)))

d <- data.frame(x, t, M0, M1, M3, M9)
d <- melt(d, id.vars=c("x","t"))

png("PRML1.png", type="cairo")
ggplot(d, aes(x, t)) + geom_point()+ stat_function(fun = function(x)sin(2*pi*x), color="green") + geom_line(aes(x,value), color="red") + facet_wrap(~variable)
dev.off()

f:id:dichika:20120119182453p:image

2010-02-15

PRML#5

2.3ガウス分布

ガウス分布(正規分布)の諸性質について証明が並ぶ。

条件付きガウス分布

周辺ガウス分布

ガウス変数に対するベイズの定理

ガウス文王の最尤推定

逐次推定(Robbins-Monroアルゴリズム)

ガウス分布に対するベイズ推論→平均・分散等が既知/未知の場合の共役事前分布について

図2.12と図2.13を帰ってから描く。

2010-02-13

PRML#4

2.3ガウス分布

図2.8が描けず苦しむ。

3次元でごまかす。

あと、ディリクレ分布はあきらめた。

f:id:dichika:20100213220711p:image

f:id:dichika:20100213220709p:image

f:id:dichika:20100213220707p:image