第2回 Tokyo.SciPy で「数式を numpy に落としこむコツ」を発表してきました - 木曜不足

10/15 に IBM さんの渋谷オフィスにて開催された 第2回 Tokyo.SciPy にのこのこ参加してきました。主催の @sla さんはじめ、参加者・発表者各位おつかれさまでした＆ありがとうございました。 せっかく行くならなんか発表したいよね、ということで「数式を numpy に落としこむコツ 〜機械学習を題材に〜」なんてタイトルで、数式(あるいは数式入りのアルゴリズム)を実装するときに、どういう点に注目すれば易しくコードを書けるか、についてちらちら語ってみた。 こちらがその資料。 数式をnumpyに落としこむコツ View more presentations from Shuyo Nakatani 例えば、機械学習の(多クラス)ロジスティック回帰という技術では、次のような数式が登場する。 (PRML (4.109) 式) これを一目見てすらすらとコードが書けるなら苦労はないが、慣

[satojkovic]

紙と鉛筆大事

[bellbind]

応用性を軽視してディテールで評価する文化はかつての和算と一緒だな

[xon]

これ聞きたかった。PyFesと重なっていて行けなくて残念。

[syou6162]

いやいやありだと思います。よい資料