エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
記事へのコメント1件
- 注目コメント
- 新着コメント
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
PRML第1章 ベイズ曲線フィッティング Python実装 - Qiita
計画行列(design matrix)の計算 $$ {\bf\Phi} = \begin{bmatrix} \phi_0(x_0) & \phi_1(x_0) & \cdots &... 計画行列(design matrix)の計算 $$ {\bf\Phi} = \begin{bmatrix} \phi_0(x_0) & \phi_1(x_0) & \cdots & \phi_{M-1}(x_0)\\ \phi_0(x_1) & \phi_1(x_1) & \cdots & \phi_{M-1}(x_1)\\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots\\ \phi_0(x_{N-1}) & \phi_1(x_{N-1}) & \cdots & \phi_{M-1}(x_{N-1})\\ \end{bmatrix} $$今回は多項式回帰ですので$\phi_i(x)=x^i$としています。この計画行列${\bf\Phi}$はPRMLの第3章で登場しますが、一つの行が一つの特徴ベクトルに対応します。特徴ベクトル${\bf\phi}(x)$はもともと縦ベク
2021/08/03 リンク