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2016年2月13日のブックマーク (3件)

  • 【数学】「内積」の意味をグラフィカルに理解すると色々見えてくる - Qiita

    線形代数の勉強を始めると割とすぐ出てきますよね、内積。 計算自体はさほど難しくはないのだけれども、いまいちピンとこないという方、それなりにいるんじゃないでしょうか。私もそうでした。 なので、今回の可視化シリーズは「内積」にスポットを当ててみます。 また、統計学でもいたるところにも内積で理解できる事項が出てきて、「内積すげー」ってなります 。 ベクトルってデータの並びですので、統計学に非常に関連するんですね。統計学での扱われ方は次回からですが、まずは内積から。 #0.先に結論を少々# ごにょごにょ前説が必要なので、内積の意味の結論だけ先にまず書きたいと思います。 内積は数式としては、下記のように書くことができます。 それを視覚的に表すと、下記のようになりベクトル${\bf a}$の長さに、ベクトル${\bf c}$の長さをかけたもの、という意味を持たせることができます。(${\bf c}$は

    【数学】「内積」の意味をグラフィカルに理解すると色々見えてくる - Qiita
  • R で 状態空間モデル: 状態空間時系列分析入門を {rstan} で再現したい - StatsFragments

    前の記事でもリンクさせていただいているが、サイト 「状態空間時系列分析入門」をRで再現する では以下のテキストを {dlm}, {KFAS} で再現されており非常にありがたい。これらのパッケージの使い方については リンク先を読めば困らない感じだ。 自分も勉強のために似たことやりたい、、でも同じことやるのもなあ、、と考えた結果 同テキストの内容 {rstan} を使ってやってみた。 補足 Stan には状態空間表現用の関数 gaussian_dlm_obs ( 利用例 ) があるのだが、自分は使ったことがない。7章までのモデルは全て漸化式で表現されているため、それらを Stan のモデルとして記述した。 状態空間時系列分析入門 作者: J.J.F.コマンダー,S.J.クープマン,Jacques J.F. Commandeur,Sime Jan Koopman,和合肇出版社/メーカー: シーエ

    R で 状態空間モデル: 状態空間時系列分析入門を {rstan} で再現したい - StatsFragments
  • {Rcpp}を入れる時はシステム内に既にあるgccに注意 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

    最近こんな素晴らしい勉強会があったと知りまして。主催は7月の1ヶ月間で何故か3回も一緒に飲んだこの人。 第1回BUGS/Stan勉強会を開催しました 元々WinBUGSは{R2WinBUGS}経由で使っていたんですが、やっぱり{Rcpp}経由でC++コンパイラで高速で走るStan良さそうだなーということで{RStan}を入れてみようと思ったのでした。 ・・・ところが。RStan Getting Startedに書いてある手順を何度やっても色々エラーが出まくって動かないというorz 仕方ないのでTwitterでオッサン大仏様やら冒頭記事のブログ主に聞くなりして、ようやく解決して{Rcpp}も{RStan}も動くようになったのでした。 ということで、その一部始終を簡単にまとめておきます。まだるっこしい説明が嫌だという人は、全てすっ飛ばして一番後ろの「結論」だけ読めばOKです。 前提 最初に僕の

    {Rcpp}を入れる時はシステム内に既にあるgccに注意 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ