2018-06

スパースモデリング

スパースモデリング-入門メモ-

スパースモデリング-入門メモ- 「スパースモデリング」についてまとめていきます。 まず私は、数学が苦手なので、詳しい証明や導入式については省きます。 概念や使い方、特徴をまとめていきます。 参考書 岩波...
回帰分析

Pythonで機械学習-LASSO-

LASSO こんにちは、βshortです。 今回は、機械学習の回帰分析問題のLASSOについて扱います。 ここでは、Pythonで、LASSO回帰をしていきます。 それでは、プログラムしていきましょう。 Lasso...
回帰分析

Pythonで機械学習-Ridge回帰-

Ridge回帰 Ridge回帰は、過剰適合を防ぐための正則化で、モデルを制約する。 Ridge回帰で使用される正則化は、L2正則化である。 リッジ回帰は、ぴったり0に縮小することが出来ないことに注意が必要です。 合わせて、以...
回帰分析

重回帰分析をPythonで実装する

重回帰分析とは 回帰係数が2つ以上で従属変数も2つ以上 下の式で表せる回帰を重回帰と言う。 $$y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2+\cdots + \beta_n x_n$$ 計算式...
回帰分析

回帰分析のまとめ

回帰式 $$ y = ax + b$$ yは、従属変数(目的変数、被説明変数などとも言う) xは、独立変数(説明変数とも言う) aは、回帰係数である。 回帰の種類 単回帰 回帰係数が1つで独立変数が1つ 下の...
機械学習

Pythonで機械学習-k-最近傍法-

k-最近傍法 今回のテーマは、k-最近傍法です。 機械学習の分類問題で、一番簡単なアルゴリズムです。 *ここでは、近傍の距離の求め方、アルゴリズム等には触れません。今後触れていけたらな思います。 予測は、訓練データの中から、...
統計学

仮説検定をPythonで解く

統計学

ベイズ推定

この記事の目的 ベイズ推定について学習し、まとめていきます。 参考書は、ベイズ推定入門 モデル選択からベイズ的最適化までです。 ストーリー仕立てで、分かりやすいです。 数式ばっか、文字ばっかの本が嫌いな方にオススメです。 私は...
統計学

仮説検定

統計学

区間推定をPythonで解く

統計学

区間推定

回帰分析

多項式回帰について with Python

回帰分析

単回帰分析 with Python

単回帰分析とは 回帰係数が1つで独立変数が1つ 下の式で表せる回帰を単回帰という。 $$ y = \beta_0 + \beta_1 x$$ 中学校でやった1次関数の形です。 Pythonで単回帰分析 ...
統計学

Pythonで統計-モーメント

モーメント 1次モーメント 1次モーメントは、平均を表します。 2次モーメント 2次モーメントは、分散を表します。 3次モーメント 3次モーメントは、歪度を表します。 分布がどれだけ偏っているかを示します。 ...
Python

numpy.polyfit(x,y,n)のメモ

numpy.polyfit(x,y,n) SciPy.org numpy.polyfitを参考にしています。 テキトーな日本語に加え、テキトーな解釈なので、上の公式マニュアルも読むことをお勧めします。 poly1dと連携させるとか...
Python

numpy.poly1dのメモ

numpy.poly1dのメモ SiPy.org numpy.poly1dを参考にしています。 numpy.poly1dは、多項式回帰のためのメソッドです。 np.polyfit(x,y,n)で利用します。 使い方 ...
Python

stats.linregress(x, y)のメモ

stats.linregress(x, y)のメモ SciPy.org-spicy.stats.lingressを参考しました。 メモ stats.linregress(x, y)は、最小2乗法による単回帰です。 s...
統計学

Pythonで基本統計量

Pythonで統計-平均-中央値-最頻値-分散-標準偏差 今回勉強したこと。 平均:np.mean(データ) 中央値:np.median(データ) 最頻値:stats.mode(データ) 分散:np.var(デ...
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