ある N×N 行列 A があったとき、A と積をとると N×N 単位行列 になる行列 X のことを、A の逆行列と呼ぶ。 全ての N×N 行列に逆行列が存在するわけではない。逆行列が存在する行列の事を特に正則行列と呼ぶ。 一般には行列の積は可換ではないが、正則行列とその逆行列の積は交換しても単位行列になる。
ツイート 迫田昂輝 @koki_sakoda 授業をはじめたときは、丸パクリで良いと思う。オリジナル教材とかオリジナルの教え方とかって、経験を積んでからで良い。大切なのは良いもの(教材、教え方)をパクること。その環境を整えることが現場責任者の仕事と言っても良い。 17:31 電気うさぎ🐇 @ElectricUsagi 全文が読めるページ。科目合格3年間は変わらないので6回の試験で4科目合格すれば良い。CBTとマークシートから選べるということは、従来式の試験もやるということ? 電験3種、22年度から年2回の受験可能に。経産省、電気保安の人材確保… https://twitter.com/i/we…
はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、項の内容です。「尤度関数を平均と精度が未知の多次元ガウス分布(多変量正規分布)」、「事前分布をガウス・ウィシャート分布」とした場合の「パラメータの事後分布」と「未観測値の予測分布」の計算をPythonで実装します。 省略してある内容等ありますので、本とあわせて読んでください。初学者な自分が理解できるレベルまで落として書き下していますので、分かる人にはかなりくどくなっています。同…
はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、項の内容です。「尤度関数を平均と精度が未知の多次元ガウス分布(多変量正規分布)」、「事前分布をガウス・ウィシャート分布」とした場合の「パラメータの事後分布」と「未観測値の予測分布」の計算をR言語で実装します。 省略してある内容等ありますので、本とあわせて読んでください。初学者な自分が理解できるレベルまで落として書き下していますので、分かる人にはかなりくどくなっています。同じよう…
年末ぐらいからNetflixにはまり、けっこうドラマを観ちゃっている。 まずは、「クイーンズ・ギャンビット」。これはすごかった。あまりに傑作だった。なんと、全7話を三巡も観てしまった(笑)。 物語は、親を失い、施設で暮らす女の子が、施設の清掃員のおじさんにチェスを教わり、チェスの天才へと成長していく、というもの。たぶん、現実に世界チャンピオンになったボビー・フィッシャーを女子に置き換えたんだと思うのだけど、シナリオがあまりによくできている。チェスの詳しい内容には踏み込まず、その代わり、アメリカ社会のいろいろな側面を投入した、みごとな青春ストーリーになっている。 そして、最近観たのは、実写版「ア…
はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、3.4.2項の内容です。「尤度関数を精度が未知の多次元ガウス分布(多変量正規分布)」、「事前分布をウィシャート分布」とした場合の「パラメータの事後分布」と「未観測値の予測分布」の計算をPythonで実装します。 省略してある内容等ありますので、本とあわせて読んでください。初学者な自分が理解できるレベルまで落として書き下していますので、分かる人にはかなりくどくなっています。同じよ…
はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、項の内容です。「尤度関数を精度が未知の多次元ガウス分布(多変量正規分布)」、「事前分布をウィシャート分布」とした場合の「パラメータの事後分布」と「未観測値の予測分布」の計算をR言語で実装します。 省略してある内容等ありますので、本とあわせて読んでください。初学者な自分が理解できるレベルまで落として書き下していますので、分かる人にはかなりくどくなっています。同じような立場の人のお…
はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、3.4.1項の内容です。「尤度関数を平均が未知の多次元ガウス分布(多変量正規分布)」、「事前分布を多次元ガウス分布」とした場合の「パラメータの事後分布」と「未観測値の予測分布」の計算をPythonで実装します。 省略してある内容等ありますので、本とあわせて読んでください。初学者な自分が理解できるレベルまで落として書き下していますので、分かる人にはかなりくどくなっています。同じよ…
はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、項の内容です。「尤度関数を平均が未知の多次元ガウス分布(多変量正規分布)」、「事前分布を多次元ガウス分布」とした場合の「パラメータの事後分布」と「未観測値の予測分布」の計算をR言語で実装します。 省略してある内容等ありますので、本とあわせて読んでください。初学者な自分が理解できるレベルまで落として書き下していますので、分かる人にはかなりくどくなっています。同じような立場の人のお…
courseraの機械学習始めました!https://ja.coursera.org/learn/machine-learningスタンフォード大学の先生が機械学習について教えてくれる講座です。どうやら神講座らしく、界隈では有名らしいです。(知らんけど)11週分の講義とその講義の理解度を測る小テストと課題があります。aiを勉強したいなぁと思っていて、でも何から勉強したらいいかよくわからんし、機械学習とディープラーニングの違いもよくわからんしということでいろいろ調べて本でやるか迷ったんですが、本は挫折しそうだったのでやめてまずはこれをやってみようと思ってやってみました。無料だしやらないではないで…
先日、特徴量選択についてツイートしたところ Kaggle Master のアライさんに「HSIC Lassoはまさにぴったしなんではないでしょうか?」と教えていただきました。 お、となるとHSICLassoはまさにぴったしなんではないでしょうか?https://t.co/Ezigm9OriK— Hidehisa Arai (@kaggle_araisan) 2021年3月28日 HSIC Lasso は直前にあった統計学勉強会#2でのアライさんの発表資料でも取り上げられていたものです。 統計学勉強会は twitter から眺める程度で見ていたのですがとても盛り上がっていて楽しそうした。次回は是…
・目次 ・試験結果 ・今後の予定 ・大学1年10月のスペック ・大学1年10月~2年生5月 ・きっかけ ・大学2年5~7月 ・出願時の成績 ・大学2年8~9月 ・試験前日 ・試験直前 ・試験 ・試験後 ・結果発表 ・成績開示 ・気を付けた方が良いと思ったこと ・参考書一覧 ・試験結果 令和3年度電気通信大学 I類編入試験、第一志望の情報数理プログラム:合格 令和3年度筑波大学情報学群情報科学類編入試験:不合格 ・今後の予定 忙しくならなければ、開示とか参考書のリンクもまだつけてないのでそちらも順次更新していければと思います。 合格の証拠に関してはツイッターの固定ツイートを見て下さい。自分は詳細…
はじめに 2020年の4月から帝京大学 理工学部 情報科学科 通信教育課程で学んでいます。 www.teikyo-u.ac.jp 1年目が終わったので、この1年どんな感じだったのか振り返っておきます。 入学を検討している人の参考になれば良いなと思って検索に引っ掛かりそうなタイトルを考えてみた結果、長く、漢字が多いタイトルになってしまいました :bow: 自己紹介 入学時38歳 Web系エンジニア。フルタイムで働いています。 いろいろあって「CSまたは関連する分野」の学位が欲しい。このあたりの理由は別の機会にでも書くかもしれません。*1 入学から履修登録~単位修得までの流れ 履修登録 入学後大学…
不要な次元を含むデータからの異常検知 多変量のデータがある場合にそのデータセットの変数間で多重共線性があるとホテリング理論を使ってもうまくいきません。これは、共分散行列の逆行列を計算できないためです。このような場合に使われる手法がPCA(/Kernel PCA)を用いた異常検知です。 PCAとは 正常データもしくは正常データが圧倒的多数なデータからPCAなどから主部分空間(正常部分空間)を求めます。この時、新しいデータが来たときに、異常度は正常部分空間から新しいデータ点がどれだけ離れているかで求めることができます。 異常度は以下のように表され、主成分のみを使用してデータを表した際にどれだけの長…
問題の確認 今回は整基底を実際に求める方法を書いていきます.なぜこんな記事を書こうと思ったかというと整基底を求める方法が管見の限りインターネットになかったからです.今回は有理数の有限次代数拡大ならいつでも使える方法を紹介します. まずは定義から確認していきましょう. ある数が整数であるとは,がモニックな(最高次の係数がの)有理整数係数の根となることです. 有理数の集合の有限次代数拡大体の整数をすべて集めた集合をの整数環と言います.の整数環をとします.には次のような著しい構造があります. が存在し,に属する任意の整数はある有理整数を用いて と表現できる. これを整数環の整基底と言います.今回はこ…
保型形式 という数学用語を聞いたことはあるでしょうか?数学好きの方の中には、フェルマーの最終定理の証明で楕円曲線と保型形式が役に立った、という話を聞いたことがある方もいるでしょう。 私が保型形式に出会ったのは、数学ガール「フェルマーの最終定理」という本でした。この本の最終章では、保型形式の具体例を計算して、楕円曲線と保型形式の深い関係について、その入口の部分を体感できます。この本を読んで「なんだか面白そう」と思った方も多いのではないかと思います。私もその一人です。数学ガール/フェルマーの最終定理 (数学ガールシリーズ 2)作者:結城 浩発売日: 2008/07/30メディア: 単行本 一方で、…