はじめに MAiX Dockは価格も安く、高性能と言われていますが、ドキュメント*1が少しわかりにくい！！ 独自モデルを動かしたくても、どうしたものか、意外とわかりません。そこで、画像認識のHello WorldというべきMNISTの手書き数字識別モデルをMAiX Dock上…

はじめに せっかく休みに入ったので、積んであったMAIX DOCKで遊んでみようと思ったのですが、MaixPyのバージョンが0.3.2と最新の0.5.0から見るとかなり古くなってしまっていました。Try Numpy on MaixPy v0.5~include: Basic ndarray, Matrix methods, Stat…

はじめに 前回の最近傍法を使った方法では、「稀によくある」ようなものを異常としたくない場合をうまくハンドリングできないということを書きました。 https://t.marufeuille.dev/entory/nearest-neighbort.marufeuille.dev今回はlof法を用いた異常検知を解…

はじめに 異常検知シリーズ第2段、ということで最近傍法を使った異常検知にチャレンジします。 例のごとく、Albert社のブログを大きく参考にさせていただいています。 www.albert2005.co.jp

はじめに alibabacloud Advent Calendar 2019 - Qiita 18日目ということで、LogServiceというリアルタイムデータ収集＆可視化＆処理プロダクトの中でも、たぶんあまり使われていないだろうJupyter Notebookのextensionを利用して、LogServiceを操作する方法…

はじめに 異常検知はいろいろな方法がありますが、どれもよくわかっていませんでした。 まずは、調べた中で最も単純だと思われる「ホテリング理論」についてまとめてみます。

はじめに 最近、なぜか自分の中で時系列モデルがブームになっています。 今回は、時系列データのモデリングの1つであるARモデルについて、勉強したことをまとめてみます。

はじめに 時系列データの回帰分析をする機会があったので、その練習がてら試したことをまとめました。

はじめに 今回はk-meansを自前実装することで、理解を深めてみようと思います。

はじめに 結局、使ってみたとしても、数式だけ読んだとしても、案外実際の動きを理解できないことは多いと思います。 これから、色々な機械学習モデルの学習についてコードをイチから書きながら考えてみようと思います。 （以前も少しやってますが、ちょっと…

はじめに 統計の勉強をして大きく立ちはだかったのは個人的には検定の話でした。 ようやく計算ができるようになってきたので、一度やり方とPythonでの計算の仕方をまとめてみます。

はじめに 最近ロジスティック回帰について、少し悩むことが多いでのでちょっと自分なりにまとめてみることを試みました。

はじめに 例えば、単純パーセプトロンの学習過程をアニメーション化したいという話は説明で使いたいときなどによくあると思います。 そんなときにどうやればよいかを簡単にまとめました。

はじめに いつ読んでもよくわからなかった、区間推定を勉強し直しましたのでまとめます。

はじめに 点推定は読んで字の如し、標本を利用して母集団のある1点を推定するものです。 勉強した結果を少しまとめます。

はじめに 大数の法則や中心極限定理はいろいろなところに説明があり、たぶん以下のサイトがとてもわかり易いのですが、やっぱり一度は自分で体感しないとわからないので、試してみました。bellcurve.jpPythonでのコード付きです。

はじめに 今回は安価な画像処理ニューラルネットワーク用のKPUと言うプロセッサの搭載されたMaix M1 Dockをまずは動かしてみた、というところまでをまとめました。 今回は公式にある顔認識サンプルを動かします。 動かすだけなのですが、色々とドキュメント…

はじめに この世の中に存在するデータは「正規分布」であることが多い、だとか、個数を表す分布は「ポアソン分布」が当てはまりやすいだとか言われていますが、どのようにして、分布を求めればよいでしょうか。数式で表すと、ある確率分布(は確率分布のパラ…

はじめに ロジスティック回帰を勉強すると出てくる「オッズ」と言う概念。 なんだかわかりにくいのでまとめてみました。

はじめに 線形回帰は、端的に言えばあるデータを別のデータと重みトバイアスであるをこうy呂しての関係でデータを表現するということです。 では例えば、で表現されるようなデータは線形回帰で扱えないのでしょうか。僕にもそう考えていた時期がありました。…

誤差関数としてよく使われる二乗和誤差とクロスエントロピー誤差について自身の理解をまとめました。

はじめに t.marufeuille.dev前回のエントリの実装編です。 あえて直接的な既存ライブラリは用いず、numpyくらいで実装してみます。

統計学、機械学習、ニューラルネットワークの違いについて、自分なりの解釈でまとめてみました。