「内積が見えると統計学も見える」第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料「第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料 (2015/11/21[sat])」 内容は統計学の素養がある方には基本的な事項ですが、ベクトルと内積で見方を変えてみたという点と、あまり統計学に親しみがない方にも理解してもらえるようなまとめになっている、というところに本スライドの独自性があると考えていますので、その辺り良ければご覧ください＾＾Read less
Pythonで主成分分析 - old school magic
概要 主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)とは、 データの無相関化 データの次元の削減 を行う手法です。 簡単に言うと、データを分析しやすいように再構成し、可能なら次元を下げることです。 なぜ次元を削減する必要があるかと言うと、機械学習や統計において、データの次元が大きすぎると認識精度が悪くなる、次元の呪いという現象を回避するためです。 (2次元や3次元に変換できると可視化できる、というメリットもあります。) 今回は、Pythonを使って主成分分析を試してみようと思います。 主成分分析の例 ライブラリとしてscikit-learn、テストデータとしてiris datasetを用います。 scikit-learnはPythonの機械学習ライブラリです。主成分分析も実装されています。 導入等については、次の記事をご参照ください。 MacでPython
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