はしくれエンジニアもどきのメモ

情報系技術・哲学・デザインなどの勉強メモ・備忘録です。

MachineLearning

点とバウンディングボックスとの距離を求める

点とバウンディングボックス(超長方形hyper rectangle)との距離を求める 超次元点と超次元長方形の距離を求めるメモ. 距離の考え方としては以下になる. バウンディングボックスの外に点がある場合は,その最短距離の求め方 バウンディングボックス内に点…

リッジ回帰(Ridge Regression)の正規方程式を導出

リッジ回帰(Ridge Regression)の正規方程式を導出 リッジ回帰(Ridge Regression)の正規方程式を導出するメモ. L2ノルムの2乗により微分が容易にできるので解析解として導出できる. MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']…

t分布のパラメータをEMアルゴリズムで推定する

t分布のパラメータをEMアルゴリズムで推定する t分布のパラメータをEMアルゴリズムで推定するメモ. 計算する値が多いのでまとめておく. 平均$\vec{\mu}$, 分散 は解析的に求まる. ただし,自由度$\nu$は求まらないのでグリッドサーチ,ランダムサーチ,他…

t分布が平均が同じ正規分布の無限混合分布であることをシミュレーションする

t分布が平均が同じ正規分布の無限混合分布であることをシミュレーションする 厳密には,t分布は,平均が同じ,分散がガンマ分布に従うスケールパラメータ$h$でスケールされた での正規分布で hをすべての範囲(無限)について足し合わせた(積分した)混合分…

EMアルゴリズムで混合正規分布(MoG)のパラメータを導出

EMアルゴリズムで混合正規分布(MoG)のパラメータを導出 EMアルゴリズムで混合正規分布(MoG)のパラメータを求めるメモ. 参考: Udemyの「ベイズ推定とグラフィカルモデル:コンピュータビジョン基礎1 54. Gaussian Mixture Model 混合正規分布」 テキスト:"…

k-meansクラスタリング実装メモ

k-meansクラスタリング実装メモ k-meansクラスタリングを実装してみたのでメモ. gist: k-means clustering · GitHub k-meansクラスタリング実装メモ k-meansクラスタリングのアルゴリズム 実装・コード test 2次元標準正規分布をクラスタリング 参考文献・…

不等式制約条件におけるLagrangeの未定乗数法の考え方

不等式制約条件におけるLagrangeの未定乗数法の考え方 特に,不等式制約条件におけるLagrangeの未定乗数法の考え方のメモ. 参考資料: 第4回 不等式制約条件の場合の未定乗数法 · levelfour/machine-learning-2014 Wiki · GitHub MathJax.Hub.Config({ tex2…