u++の備忘録

数学

【TEDメモ】統計を好きになるべき理由 (アラン・スミス | TEDxExeter)

www.ted.com 概要 フィナンシャル・タイムズのアラン・スミスさんのTEDトーク。 ”人が初歩的な数学を理解できるのは「当たり前」と考えがちだけど、実際はそうではない。しかし統計は本来「私たち自身に関する科学」であり、数学の得手不得手に関係なく数字…

【WIP】推薦における行列分解について調べたことのまとめ

はじめに 以下のNewsPicksの中の人の発表資料を読んでいて、自分の知識不足でよく分からない箇所があったので調べた。 NewsPicksにおける記事の推薦 from Akira Kitauchi www.slideshare.net 該当箇所 0-1の二値行列を行列分解すると各要素がすべて同じ値に…

2変数関数の極小値・極大値・鞍点の求め方

はじめに 先日話題になっていた下記の記事を読んで、大学1年次に勉強した極小値・極大値・鞍点の求め方を復習しようと思った。 qiita.com 例題と解法 下記サイトから引用。 mathtrain.jp 例題 の極値をできる限り求めよ。 解法(方針) 極値のための必要条件…

PDF無料公開の「マーケティング×(経済理論&機械学習)」書籍 "Introduction to Algorithmic Marketing"

Twitterで見かけて良さげだったので、自分で土日に読み込むためのまとめ。まじで無料でいいかよ、有り難い(全文読んでないけど) https://t.co/oqfXG1XeRZ— ☔️⚡️ (@nardtree) February 14, 2018自分が6年弱のデータ分析業界で手掛けたり体験したり見聞して…

RBFカーネルのハイパーパラメータは何物か?

はじめに RBFカーネルとは? RBFカーネルを用いたSVM 上の画像を生成したPythonコード おわりに (技術的なことに限らず)質問募集 はじめに 今回の記事は、下記の質問に答えるものです。 RBFカーネルとは? RBFカーネル(Radial basis function kernel)は下…

べき分布の対数を取る(ヒストグラムで可視化)

はじめに べき分布の対数を取ると、ヒストグラムの形がどのように変わるか見てみた。やってみた後に気付いたが、数式的に当たり前の結果。github.com Jupyter Notebook # 参考:https://qiita.com/tibigame/items/fa746573fbaf4666bc33 import numpy as np i…

『画像認識』(機械学習プロフェッショナルシリーズ)第5章まとめ

某所にて、『画像認識』(機械学習プロフェッショナルシリーズ)の勉強会(輪読形式)があり、第5章「分類」を担当しました。参考書の内容に加え、『パターン認識と機械学習 上』の内容も盛り込み、包括的に「分類」を扱いました。www.kspub.co.jp下記の記事…

kmeansのinertiaとは何物か

暇だったのでkmeansのdocumentationを読んでいたら、今まで曖昧な理解だった"inertia"という語についてまとまった言及があったので、自分用メモ。2.3. Clustering — scikit-learn 0.19.1 documentation inertiaとは kmeansの最適化において最小化すべき指標…

【論文メモ】乗換案内データを用いた未来の混雑予測の研究

論文名 坪内孝太, 下坂正倫, 小西達也, 丸山三喜也, 山下達雄: 乗換案内データを用いた未来の混雑予測の研究, The 31st Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2017. jsai2017:4I1-4in1 乗換案内データを用いた未来の混雑…

【遊戯王デュエルリンクス】メテブラオートの初期手札で融合できる確率をPythonで計算 最適なデッキレシピの推定

遊戯王デュエルリンクス*1におけるレベル上げ*2などで「メテブラオート」*3を使っていますが、スキル「バランス」*4がないキャラクターだと、少なからず手札事故で融合できないまま敗北することがあります。今回は、ランダムで配布される初期手札で融合でき…

正準相関分析に関する文献

『画像認識』(機械学習プロフェッショナルシリーズ)の第3章「統計的特徴抽出」に登場した正準相関分析について、更なる理解の参考になりそうな文献。以下は書籍における説明を抜粋した。 正準相関分析(canonical correlation analysis, CCA)は,複数の情…

『画像認識』における統計的特徴抽出手法の可視化 Pythonでの実装

『画像認識』(機械学習プロフェッショナルシリーズ)の第3章「統計的特徴抽出」に登場した手法について、Pythonで実装しようと思います。www.kspub.co.jp この章で紹介されている手法は、以下の5つです。 主成分分析 白色化 フィッシャー線形判別分析 正準…

主成分分析における行列表現

線形次元削減 高次元の訓練入力標本から低次元の表現を求めること。 つまりの埋め込み行列を用いて、としてを求めること。 主成分分析 次元削減後の表現がの正射影であるという制約の下で、がとなるべく近くなる埋め込み行列を決定する。 下線部はと行列を用…

『画像認識』(機械学習プロフェッショナルシリーズ)第1章まとめ

某所にて、『画像認識』(機械学習プロフェッショナルシリーズ)の勉強会(輪読形式)がありました。www.kspub.co.jp 第1章を担当し、以下の資料にまとめました。第1章では画像認識の概要がまとめられており、その後の章で具体的に解説していく構成になって…

PK戦の先行有利は新制度「ABBAルール」で是正されるかモンテカルロシミュレーションで検証してみた

先行有利のPK戦 新制度「ABBAルール」とは? 「ABBAルール」の効果は? 現在のPK戦を再現するシミュレータの作成 ボールを蹴る順番の変更 先行有利のPK戦 サッカーのトーナメント制の大会で同点となった場合など、勝敗をつけるために行われるPK戦。当然のよ…

成功確率1%で繰り返し挑戦してみた

Twitter見てたら、また香ばしいツイートが流れてきた。難しそうだから挑戦しないといつまで経っても達成感の得られることはできません。成功確率1%でも100挑戦し続ければ、できる可能性が100%になります。少しでも可能性のある「できたら面白そう」なこと…