ベッセル関数とは - スーパーサイエンスガール
相対論的な粒子の確率振幅U(t) 「上の式において、は、第２種変形ベッセル関数と呼ばれる」 「第２種変形ベッセル関数？」 一宮の質問に答える代わりに、武者さんは黙ってMacBook Airのキーを叩き、ターミナルを起動させた。 「何をやってるのよ？」 「いま、IMSLライブラリから特殊函数のFortranサブルーチンを呼び出している」 「理系の人間って、ときどき何を言ってるのか意味不明よね。ちゃんと、普通の『日本語』で話してほしいわ」 一宮が不満そうに愚痴をこぼした。 武者さんは、ディスプレイに視線を固定したまま、神業ともいえるようなスピードでキーを打ち込んだかと思うと、gnuplotにグラフが描き出された。 「のときの第２種変形ベッセル関数のグラフは、次のようになる」 第２種変形ベッセル関数のグラフ 「グラフなんか見てもさっぱり分からないわ！ そもそも『ベッセル関数』って何よ？」 憤慨す
R でベイズ最適化 (Bayesian Optimization) #rstatsj - Qiita
bayesopt <- function(target_func, ..., iter = 10, kernel = c("matern5_2", "matern3_2", "square_exp"), acq_func = c("mutual_information", "confidence_bound"), k = 2) { if(!require(GPfit)) stop('install.packages("GPfit")') # Prepare ----------------------------------------------------------------- target_func <- match.fun(target_func) kernel <- match.arg(kernel) acq_func <- match.arg(acq_func) param
Gaussian Processes for Machine Learning: Book webpage
Carl Edward Rasmussen and Christopher K. I. Williams The MIT Press, 2006. ISBN 0-262-18253-X. Gaussian processes (GPs) provide a principled, practical, probabilistic approach to learning in kernel machines. GPs have received increased attention in the machine-learning community over the past decade, and this book provides a long-needed systematic and unified treatment of theoretical and practical
Bayesian Optimizationに関するメモ | 射撃しつつ前転
先日のNL研で@issei_satoさんのBayesian Optimizationの講演を聞いてきたので、自分なりにメモをまとめておく。 Bayesian Optimizationは、関数をなんらかの確率分布で近似し、その確率分布を使って最適化を行う手法である。1回の評価にかかるコストがとても大きな問題に対してできるだけ少ない回数でいい解を得るための手法である。例えば、最近の流行である深層学習も含め、機械学習にはハイパーパラメーターがつきものだが、ハイパーパラメーターを1つ評価するためには学習をまるまる1回実行しなければならないので、当たり前だが評価コストがとても高い。このような場合にBayesian Optimizationを使う。 解くべき具体的な問題設定としては、0個以上の（最適化したい）目的関数の評価結果が手元にある場合に、次にどこを調べればいいかを考える、というものになる。Ba
ボロノイ図とは
平面上に、いくつかの点が配置されている。このとき、その平面ないの点を、どの点に最も近いかによって分割してできる図を、ボロノイ (Voronoi) 図という。また、その分割のことをボロノイ分割という。図1.1にボロノイ図の例を示す。 配置された点のことを母点と呼ぶ。この図での母点数は5であり、ボロノイ領域は5つに分かれている。一般的なボロノイ図では、母点数とボロノイ領域数は一致する。ボロノイ領域の境目の線をボロノイ境界と呼ぶ。また、ボロノイ境界の交点をボロノイ点と呼ぶ。 ボロノイ図の応用例 ボロノイ図の応用範囲は広く、情報処理のさまざまな分野で利用されている。 最も近い PHS の基地局を探す 新しい基地局をどこに作ればよいかの指標を得る 散らばったデータを、いくつかの代表データにまとめる キタキツネの勢力範囲 有限要素法の領域分割 画像のデータ圧縮 など。他にもいろいろある。 ドロネー図
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