matplotlibで等高線やら何やらのプロット - たこ焼き食べた.net
今回は等高線や、疑似カラープロット(？)に挑戦です。 今までと違い、x, yのデータの他にz方向のデータを持っています。 以前のお話はこちら matplotlibでグラフを書く - たこ焼き食べた.net 疑似カラープロット(？) 行列の作り方 これは以下の等高線などでも使う知識なので重要です。 今回挑戦するx, y, zの3軸の情報を持つグラフは、今までと若干行列の与え方が異なります。 例えば、5*5の行列をプロットするとすると以下の行列が必要となります。 このように、x, y, zがそれぞれ、5*5の情報を持つ必要があります。 通常、x, y, zは x = arange(5) y = arange(5) Z = array([[24, 32, 12, 16, 21], [23, 24, 25, 26, 27], [43, 36, 32, 26, 25], [30, 32, 25, 2
ディープラーニングのための線形代数入門：一般的演算の初学者向けガイド | POSTD
Jeremy Howardによる ディープラーニングの素晴らしいコース を受講している間、自分の前提知識がさびついてきているせいで、誤差逆伝播法のような概念が理解しにくくなっていることを認識しました。そこで、理解度を上げるべく、そうした概念に関するいくつかのWikiページをまとめてみることにしました。本記事では、ディープラーニングでよく使われる線形代数演算のいくつかについて、ごく基本的な事項をざっとご紹介します。 線形代数とは？ ディープラーニングの文脈での線形代数とは、数の集合を同時に操作するための便利な手法を提供してくれる、数学的ツールボックスです。これらの数値を保持するためのベクトルや行列（スプレッドシート）のような構造体と、それらを加算、減算、乗算、および除算するための新しい規則を提供します。 線形代数が便利な理由 線形代数は、複雑な問題を単純で直感的に理解できる、計算効率の良い問
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