Python 3σ法と標準化を考慮して重回帰分析を実装する
ライブラリを読み込むimport numpy as npimport pandas as pdimport seaborn as snsfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfro...
Python Statistics 偏差値の計算からスケールの標準化を理解する
偏差値とは？偏差値でわかるのは、相対的な自分の位置です。$$偏差値=\frac{x-\bar{x}}{σ} \times 10 + 50$$偏差を計算するあるデータ値と平均値の差を偏差といいます。$$偏差=x-\bar{x}$$データから平...
Statistics 平均、分散、標準偏差の定義を理解する
平均$$\bar{x}= \frac{1}{N} \times \sum_{n=1}^{N}x_n$$分散分散とはデータのばらつき具合を表すための指標で、分散が大きいほど、平均から離れたデータが多いことを示します。$$σ^2=\frac{1...
Python 学習したモデルをPythonで保存して読み込む
ライブラリを読み込むimport joblib #パイプライン処理効率化ライブラリモデルを保存するjoblib.dump(model, "model.pkl")モデルを読み込むmodel=joblib.load("model.pkl")mo...
Python 重回帰分析をPythonで実装する
ライブラリを読み込むimport pandas as pdimport seaborn as sns #データ可視化ライブラリfrom sklearn.linear_model import LinearRegression #機械学習ライ...
Python 行列演算の基礎をPythonで理解する
numpyをインポートするimport numpy as npベクトルを定義するx=np.array([[1],[2],[3]])print(x)行列を定義するX=np.array([[1,2],[3,4]])print(X)転置を定義する...
Statistics 重回帰分析で評価関数の値を最小化する
モデルを決める教師データとして、M次元の説明変数xと、対応する目的変数yが与えられたとき、$$\hat{y}=w_0x_0+\ldots+w_mx_m$$と近似できるパラメータ、$$w=$$を求めます。予測式の$w_0$は定数項(切片)で、...
Statistics ベクトルによる微分の公式を理解する
ベクトルによる微分の定義ベクトルによる微分は、ベクトルのそれぞれの成分で微分します。$$a^T=\begin{bmatrix}a_1&\ldots&a_n\end{bmatrix} \quadx=\begin{bmatrix}x_1\\\v...
Statistics ベクトル積・転置・単位行列・逆行列の公式を理解する
ベクトル積の公式横ベクトルと縦ベクトルの積はスカラーになります。$$\boldsymbol{x}^T \boldsymbol{y}=スカラー$$行列とベクトルの積は縦ベクトルになります。$$\boldsymbol{X} \boldsymbo...
Statistics 行列の演算ルールと条件を理解する
行列の足し算と引き算行列の足し算と引き算は、対応する成分を足し合わせます。$$\begin{bmatrix}1&2\\3&4\end{bmatrix}+\begin{bmatrix}5&6\\7&8\end{bmatrix}=\begin{...