実装して理解するオンライン学習器(1) - PassiveAggresive - About connecting the dots.
一言でいうと，最近流行のオンライン学習器を，アルゴリズムを理解しながら実装して動かして挙動を眺めてみようというシリーズです．例によって飽きたらいつのまにかフェードアウトしますが，気長にやっていこうと思っています．だいたいいつもRばっかり使ってますが，ちょっと込み入った処理を書こうとするとRだと辛いので今回はPythonです． 元ネタは以下の論文になります．レビューがコンパクトにまとまっていてわかりやすいです． Jialei Wang, Peilin Zhao, and Steven C. Hoi. Exact soft confidence-weighted learning. In Proc. of ICML 2012, pages 121–128, 2012. オンライン学習器 普通の機械学習は，訓練データをモデルに食わせてパラメタを学習します．学習済みのモデルは，もう一度モデル組み直
線形代数の用語と意味まとめ（主に自分用） - About connecting the dots.
恥ずかしながら，線形代数周りの用語って似たようなものが多くて，すぐにアレがどれだっけと混同してしまいがちになります．線形代数の手計算とかがんばってたのなってもう10年とか昔の話だし，チートシート的にまとめなおしておこうと思いました．内容的には，主に統計や機械学習で使うような内容が中心になっています． 概要 統計・機械学習で使う線形代数は，基本的には以下「計算の簡便化」と「データ変換」の2つがメインです．もちろん数学的に突っ込んでいったり，統計・機械学習でも応用的な手法を用いる場合はその限りではないですが，基本的には下の2つが大きいと思います*1． 計算の簡便化 （例えば固有値・固有ベクトルを用いて）行列を対角化することで，行列の乗算を高速に実施する （LU分解を用いて）扱いやすい形に行列を分解することで，その後の計算を高速にする データ変換 SVDを行うことでLSIやPCAといったデータ縮
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