PythonのnimfaでNMFを試す - About connecting the dots.
PythonでNMFやるには，nimfaというパッケージを使えばよいらしいです．とりあえず使うだけなら，適当なnumpy行列vecを用意して，以下のように関数に投げてあげます． factor = nimfa.mf(vec, seed='random_vcol', method='nmf', rank='5', max_iter=10) res = nimfa.mf_run(factor).basis() とりあえずシードはランダムで，手法はベーシックなnmf．何次元に削減するかをrankで指定して，イテレーション回数を決めればOKです． nmfは関連手法が山ほどあって，ざっと以下のようになります．説明文は基本的に意訳です．正直意訳があってるかも自信はないので，こちらから元論文を読みましょう*1． 手法 概要 BD ギブスサンプラーを使ったベイジアンNMF BM バイナリのMF ICM It
多層パーセプトロンの動きを可視化する - StatsFragments
概要 多層パーセプトロン記事の補足。下の記事の最後で、入力されたデータを隠れ層で線形分離しやすい形に変換している、ということを確かめたかったが、MNIST データでは次元が高すぎてよくわからなかった。ということで、もうちょっとわかりやすい例を考える。 可視化シリーズとしては以下の記事のつづき。 ロジスティック回帰 (勾配降下法 / 確率的勾配降下法) を可視化する - StatsFragments 多層パーセプトロンとは 詳細は上記の記事参照。この記事では、以下のような多層パーセプトロンを例とする。 入力層のユニット数が 2 隠れ層のユニット数が 3 出力層のユニット数が 2 つまり、入力層として 2 次元のデータを受けとり、隠れ層で 3 次元空間へ写像してロジスティック回帰 ( 出力は2クラス ) を行う。 サンプルデータ 2 次元で線形分離不可能なデータでないとサンプルの意味がない。こ
私訳「暫定的 NumPy チュートリアル」 - naoya_t@hatenablog
# 原文：http://www.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial このチュートリアルを読む前に、Pythonについてちょっとは知っているべきだ。記憶をリフレッシュしたいと思うなら、Pythonチュートリアルを見てくるがいい。 このチュートリアルに出てくる例を試したいなら、あなたのPCに少なくとも Python NumPy はインストールされているべきで、他に入ってると便利なのは： ipython は拡張されたインタラクティブなPythonシェルで、NumPyの機能を探検するのにとても便利 matplotlib があると図表の描画が可能になる SciPy はNumPyの上で動く科学計算ルーチンを沢山用意してくれる 基礎 NumPy の主要なオブジェクトは、同じ型（普通は数）の要素のみから成り、正の整数のタプルで添字付けされた、均質なテーブル（というか多次元
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