Pythonでxy座標上の2点間の距離をforループを使わずに計算する方法 – Shikoan's ML Blog
機械学習でカーネル法やらクラスタリングをやっていると、何かと「2サンプル（点）間の距離」を計算することが多いです。ここではより一般的に「Pythonで2点間の距離をforループを使わずに行列（テンソル）計算として求める方法」を見ていきます。 動機 カーネル法やクラスタリングをしていると、ニューラルネットワークの出力層（潜在空間）に対して、サンプル間の距離を求めるということがよく目にします。ディープラーニングになると損失関数の中で計算しないといけないので、forループが使うのが厳しい、行列（テンソル）計算でなんとかできればめっちゃ嬉しいというシチュエーションがあります。 実はKaggleのとあるカーネルを見ていたら、TensorFlowの場合ですが、行列計算であっさり求めていたので目からうろこでした。今回はTensorFlowではなくNumpyの問題として一般化します。 問題：日本の都市間の
NumPy配列ndarrayとPython標準のリストを相互に変換 | note.nkmk.me
なお、便宜上「変換」という言葉を使っているが、実際は元のオブジェクトはそのままで新たな型のオブジェクトが生成される。 本記事のサンプルコードのNumPyのバージョンは以下の通り。バージョンによって仕様が異なる可能性があるので注意。
計算高速化のための強力な武器、NumPyのブロードキャスティングとSciPyの疎行列処理
プログラミング言語「Python」は機械学習の分野で広く使われており、最近の機械学習／Deep Learningの流行により使う人が増えているかと思います。一方で、「機械学習に興味を持ったので自分でも試してみたいけど、どこから手を付けていいのか」という話もよく聞きます。本連載「Pythonで始める機械学習入門」では、そのような人をターゲットに、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ／ツールの使い方を中心に解説していきます。 連載第1回の「Pythonで機械学習／Deep Learningを始めるなら知っておきたいライブラリ／ツール7選」では、ライブラリ／ツール群の概要を説明しました。前回は、その中でもJupyter Notebookの基本操作と設定について説明しました。 前回から連載第1回で紹介した各種ライブラリを使う具体的なコードを例示していますが、Jupyter Note
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