#loss function1 x=seq(-2,2,length=50) y=seq(-2,2,length=50) lossfunc1=function(x,y){ return(x*y*exp(-x^2-y^2)) } z=matrix(0,50,50) for(i in 1:50){ for(j in 1:50){ z[i,j]=lossfunc1(x[i],y[j]) } } persp(x,y,z,ticktype="detailed",theta = 30, …

func1=function(w){ return(w^2-2) } dffunc1=function(w){ return(2*w) } ddffunc1=function(w){ return(2) } newton102=function(w,times){ cnt=1 for(i in 1:times){ w_before=w w=w-dffunc1(w)/ddffunc1(w) printf("cnt:%d;w=%.8f,error=%.8f\n",cnt,w,a…

極値が1個だけだと面白く無いので、次のような関数を損失関数とします。 #loss function1 x=seq(-2,2,length=50) y=seq(-2,2,length=50) lossfunc1=function(x,y){ return(x*y*exp(-x^2-y^2)) } z=matrix(0,50,50) for(i in 1:50){ for(j in 1:50){ z[i,j]=l…

最近というかパソコンを新しく買ったぐらいから、Google Driveにコードを置くようになった。家や院生室や研究室でも使うので、かなり便利である。それだけ。

渋谷にあるDeNAさんでPRML勉強会があったので、参加してきました。(渋谷には初めて行きました)第一回は時間的余裕がなかったためキャンセルさせて頂きました。僕は3.5(エビデンス近似)と3.5.1(エビデンス関数の評価)の担当になりました。うまくできるかなぁ…

Django×Python (LLフレームワークBOOKS)作者: 露木誠出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2009/02/16メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 10人 クリック: 120回この商品を含むブログ (33件) を見るchapter3のhttps://www.djangoproject.com/download/pyth…

#loss function x=seq(-3,3,length=50) y=seq(-3,3,length=50) lossfunc1=function(x,y){ return(x^2+y^2) } z=matrix(0,50,50) for(i in 1:50){ for(j in 1:50){ z[i,j]=pdf(x[i],y[j]) } } persp(x,y,z,theta = 0, phi = 20, expand = 0.5,col = "lightblu…

勾配降下法をやっています。 問題設定：損失関数J(w)を最小にするようなwを求めることが目的です。 今、としておきます。Jのグラフは、のようになります。のとき最小値は0です。勾配はです。グラフは、 です。 func2=function(t){ return(t^4) } dffunc2=fun…

func2=function(t){ return(t^4) } dffunc2=function(t){ return(4*t^3) } grad2=function(x,rho,its){ cnt=1 for(i in 1:its){ xbefore=x x=x-rho*dffunc2(x) if(0==cnt%%1000000){ printf("cnt:%d;x=%f,abs(x-xbefore)=%.13f\n",cnt,x,abs(x-xbefore)) } i…

2つ解がある場合。 x=seq(-10,10,,10000) func4=function(t){ return((t+3)^2*(t-3)^2) } plot(x,func4(x),xlim=c(-10,10),ylim=c(0,100),type="l") x=seq(-10,10,,10000) dffunc4=function(t){ return(2*(t+3)*(t-3)^2+(t+3)^2*(t-3)) } plot(x,dffunc4(x),…

記事が長くなったので、新しい記事に書きます。とします。 func1=function(t){ return(t^2) } dffunc1=function(t){ return(2*t) } xlist=c() cntlist=c() errorlist=c() grad1=function(x,alpha,times){ cnt=1 for(i in 1:times){ xbefore=x x=x-alpha*dffu…

前書いたような気がしたのだが、ubuntuで必要になったので書き残す。http://www.apachefriends.org/jp/xampp-linux.html#2557 をもとに、lamppをインストールし、 sudo /opt/lampp/lampp startとすると、 Starting XAMPP for Linux 1.7.7... XAMPP: Another …

です。これが平均収束の定義です。一方、 and ということは、 すなわち、 です。 これは、平均収束の定義に一致します。 おしまい。(ﾉ∀`)ヾ(=･ω･=)o

どばっと(｀・ω・´)https://docs.google.com/open?id=0Bzz10UZbU-i5ck5oWVhpMnNnZ2c

パワースペクトルは,次で定義される.パワースペクトルは,時間遅れ(例えば、)の自己相関関数に影響されるものである。 (だから)パワースペクトルは,実数値偶関数であり、を周期に持つ。パワースペクトルは、自己相関関数の値が大きければ、パワースペクトルも…

の証明。https://docs.google.com/open?id=0Bzz10UZbU-i5Q3h5c0hPMlRJVk0はてなの記法にするのが面倒になったのでpdfにした。googleさんに感謝。間違ってたらおしえてくださ〜い。

10.は(縦)ベクトルを表すものとする. 相関行列は,であるものとする. 相互相関行列はとします。相互共分散行列は、

2.最大値の分布は簡単にわかるが、最小値の分布はちょっとという感じになったので。出発点がミソ。 (x_1, ,x_Kの中の最小値とK-1個の確率変数が共にy_1より大きくなければならない) (独立性) (同分布)よって, である.密度関数は, である.

1. 正規分布表には上側確率 はのpdf)の値が与えられているとする.が0以上の時は, であるから,1からに対応する上側確率を引けば,その値が,が0以上の時のcdfの値である.一方,が負の時は,正規分布の対称性から, である. よって,に対応する上側確率の値が,が負の…