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円安とは
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#n_armed_bandit.py # # n-armed bandit task chapter 2 Figure 2.1, 2.4 # # 1. implemented with softmax function or epsilon-greedy function # 2. implemented with online method for values # 3. implemented with optimistic comparison # import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #nBandit: the number of bandits #nArm: the number of arms #nPlay: the number of plyas (times we will pull a arm) #sigma
来週勉強会でやる内容の一部を書きます。 実演は当日やります..... そういえば初めてコメントをもらいました。 嬉しかったです。 フィッシャーの判別分析の一通りの流れ 1. 群内分散共分散行列W、群間分散・共分散行列Bを得る 2. を求める。 3. Xの固有値λ(1), λ(2), ..... , λ(n)とそれぞれの固有値ベクトルl^(1),l^(2), ..... , l^(n)を求める 4. 判別関数 が求まる。 フィッシャーの線形判別しました。 詳しくはPRMLのp185~190までを読んでください。 データは「フィッシャーのあやめ」という有名なデータ。 現代の推測統計学の基礎を築いた統計学者のうちの一人のフィッシャーさんが 使った”あやめ”(実はアンダーソンさんが計測したものらしい)のデータを使います。 ちなみにデータ(後で整形したものを使います。)は 1. ガクの長さ 2. ガ
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