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Brownleeの排気損失率データ
1．判別分析とは 私たち人間は毎日五感を通じて入力される膨大なデータを処理している。その中で最も多いのは、識別(discrimination)、分類(classification)、認識(recognition)に関する処理である。例えば、新聞や本などを読むときには、視覚を通じて入力されたデータと学習したデータとの照合を行い、その文字の読み方、文字・単語の意味などを識別・認識する。識別に関する能力は人間のみならず、他の動物も持っている。 このような識別・認識に関することを機械的に実現する研究分野がパターン認識(pattern recognition)である。パターン認識の典型的な例としては、郵便番号による手紙の自動分類や指紋・顔照合によるセキュリティ管理などがあげられる。 パターン認識は、コンピュータに事前に入力・記憶させたデータと識別すべきデータとの一致度を何らかのモデルによって計算する
文系のための「擬逆行列」
さて、前回の話の最後に、「逆行列」というをやった。 「逆行列」というのは、スカラーの「逆数」に対応し、 元の行列に、逆行列を掛けると、「単位行列」が出てくるのであった。 覚えていない人は、もう一度、逆行列の投稿を参照すること。 この投稿の最後に、「逆行列」が「正方行列」でないといけない、と言った。 ところが、この「正方行列」という制限は、色々と不便なのである。 しかし、方法が無いかと言われると、そうでもない。 近似的に「逆行列」を求める方法がある。 っと、いうことを今日は書いてみる。 では、早速、「R」を使って、この問題に挑戦してみる。 まずは、4行×3列の行列を準備する。つまり、n=4、p=3 の行列である。 「R」を立ち上げたら、次のように入力する。 A <- matrix(c(50,0.5,50,5,7,0.2,0,6,75,3,20,50), nrow=4, ncol=3) 今回は
鳥の学校（音声）実習テキスト抜粋
Contents − “… ” ˇ… ˇ… ” − ˇ… ˇ… ˇ… ” ˇ… ˇ… − R ˇ… /SampleFiles library(sound) # R # .wav Sample (sound loadSample) s<-loadSample("wren2B.wav") s # library(sound) s<-loadSample("wren2B.wav") ?loadSample loadSample − # ss <- s # sound(ss)[1,] <- sound(ss)[1,]*0.5 # saveSample(ss,"wren_copy.wav") # b<-loadSample("bush.wav") library(seewave) write.table(sound(b)[1,],file="bush.txt") # library(tuneR) s
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