紫ログ:GaucheでR風に行列演算を記述する - livedoor Blog（ブログ）
【C.M.ビショップ「パターン認識と機械学習(PRML)」読書会の情報はこちら】 行列に関する操作は、R をマスターする基本です。関連する Tips を脈絡なくできるだけ集めたいと思います。お気づきの正統派・裏技テクニックをお寄せください。一部重複はむしろ好ましいと思います。 PRMLに出てくるアルゴリズムを実装するには行列演算が書きやすくないと辛いので、Rの記法を参考にしながら試行錯誤中。 夢見ている書式仕様 matrix(): 要素ベクトルを与えて行列を作る： matrix(1:12, nrow=3, ncol=4) → (%matrix (iota 12 1) :nrow 3 :ncol 4) → (%matrix (%: 1 12) :nrow 3 :ncol 4) matrix(1:12, nrow=3) # 自動的に ncol=4 とされる → (%matrix (%: 1 1
紫ログ:PRML: §1.1 多項式曲線フィッティング - livedoor Blog（ブログ）
【C.M.ビショップ「パターン認識と機械学習(PRML)」読書会の情報はこちら】 Rを参考にして書いた、Gaucheで行列演算を記述するためのオレオレライブラリを使い、１章の最初の多項式曲線フィッティングから復習コーディング中。 訓練データ集合（sin(2πx) + ガウス分布ノイズ）と元の曲線: 次数M=0〜9でフィッティング: 次数M=9、N=15とN=100の比較: 次数M=9、ペナルティ項つき: ソース: (require "./lib/random") (require "./lib/util") (require "./lib/gd-graph") (require "./lib/mac") (require "./lib/matrix") ;; [0..1]の範囲で均一に分布する乱数 (define rand-0to1 (make-uniform-rand 0 1)) ;;
レーベンシュタイン距離を求める - 主にアルゴリズムの実験日誌
【内部主要記事】 【Abstruct的？】 【ToDoもしくは目次】 【参考文献】 【本文】 レーベンシュタイン距離を使って個体の適合度を求めます。 gaucheの配列に関する資料 http://www.shiro.dreamhost.com/scheme/gauche/man/gauche-refj_71.html レーベンシュタイン距離に関する資料 http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%83%99%E3%83%B3%E3%82%B7%E3%83%A5%E3%82%BF%E3%82%A4%E3%83%B3%E8%B7%9D%E9%9B%A2 http://www-06.ibm.com/jp/developerworks/java/041217/j_j-jazzy.html#figure1 ; 以下の2つのリストのレーベンシュ
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