R言語で始めよう、データサイエンス(ハンズオン勉強会) 〜機会学習・データビジュアライゼーション事始め〜
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このエントリについて PyStan の実行環境を用意したので、モデルパラメータ推定に使ってみました。 個人的に慣れのある多次元の混合正規分布(GMM: Gaussian Mixture Model)のパラメータを学習してみます。 GMM 複数の正規分布の重なりによって表される確率モデルです。 詳しくはググれ。 かつて音声認識の仕事をしていたときによく触っていたという慣れがあり、このモデルを選びました。 通常は GMM といえば EM アルゴリズムによる学習が一般的なのかなと思います。 でも今回は MCMC。 学習データ 多次元の正規分布にもとづく学習用データを、Python の機械学習用ライブラリである scikit-learn の make_classification() メソッドで用意しました。 例えば以下は2次元かつ4混合の GMM から作られたデータのプロットです。 次元相関のあ
iPad用の本格的なビジュアルプログラミング環境「Pyonkee」が公開されています。MITメディアラボの有名なビジュアル開発環境Scratch 1.4を元に開発されたアプリで、ソースコードもGitHubで公開されています。 ピョンキー カテゴリ: 教育 価格: 無料 基本的な操作方法 Scratchは楽しくプログラミング言語を学習するために開発されたビジュアルプログラミング環境なので、初心者でも楽に始めることができるはず…と思ったのですが、慣れないとちょっととまどうかもしれません。 基本的な操作は、左側でいろいろなパーツを選んで、真ん中のScriptエリアに配置して、緑のアイコンを押して実行といった感じ(上の画面はシミュレーターなので英語表記になっています)。 操作方法がよくわからないという場合「日本語版Scratchのつかいかた」がとても参考になります。 ソースコードも参考になりそう
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