多層パーセプトロンの動きを可視化する - StatsFragments
概要 多層パーセプトロン記事の補足。下の記事の最後で、入力されたデータを隠れ層で線形分離しやすい形に変換している、ということを確かめたかったが、MNIST データでは次元が高すぎてよくわからなかった。ということで、もうちょっとわかりやすい例を考える。 可視化シリーズとしては以下の記事のつづき。 ロジスティック回帰 (勾配降下法 / 確率的勾配降下法) を可視化する - StatsFragments 多層パーセプトロンとは 詳細は上記の記事参照。この記事では、以下のような多層パーセプトロンを例とする。 入力層のユニット数が 2 隠れ層のユニット数が 3 出力層のユニット数が 2 つまり、入力層として 2 次元のデータを受けとり、隠れ層で 3 次元空間へ写像してロジスティック回帰 ( 出力は2クラス ) を行う。 サンプルデータ 2 次元で線形分離不可能なデータでないとサンプルの意味がない。こ
Rのggplot2のスニペット（主に自分用） - About connecting the dots.
主に自分用のメモです．ggplot2って，コマンドがややこしいので，いったん覚えてもすぐ忘れちゃうんですよね．なのでスニペットでもつくって楽したいですね，というのが今回の趣旨です． 基本的な使い方 まずggplot()の中で，使用するデータフレームや変数名を指定します．そして描画するグラフをgeom_XXX()で指定した上で，ggplot()の後に+でつないであげればOKです．具体的には，以下のような形です． ggplot(data=mtcars, aes(x=wt, y=mpg))+geom_point() あとは，ひたすら具体例をさらしていきます．今日の内容はそんだけ． 前準備 まずは，ggplot2パッケージをインストールしておきましょう．それに付随して，関連するパッケージもまとめて入れておくことにします．それが終わったらデータセットの用意ですが，今回はデフォルトで入ってるmtcar
井庭崇のConcept Walk | ネットワーク可視化ツールの紹介：インストール編
僕らが普段、ネットワークの可視化・分析に使っているソフトウェアを紹介することにしたい。バイオインフォマティックスの分野で開発された「Cytoscape」（サイトスケープ）と、そのプラグインの「NetworkAnalyzer」の組み合わせだ。オープンソース・ソフトウェアなので、無料で利用できる。 Cytoscape (http://cytoscape.org/) Cytoscapeは、比較的わかりやすいユーザーインターフェースで操作でき、大規模なネットワークも可視化できる魅力的なツールだ。また、多くのプラグインが開発されている点も、このコミュニティが活発であることがわかる。Cytoscapeで可視化したネットワークは、ベクター画像をPDF形式で出力することができる。僕らの研究では、Cytoscapeで出力したPDFを、Adobe Illustratorで編集している。 NetworkAnal
井庭崇のConcept Walk | ネットワーク可視化ツールの紹介：基本操作編
今回は、ネットワーク可視化ツール「Cytoscape」の基本操作について解説する。取り上げるのは、データの準備、データの読み込み、ネットワークのレイアウト変更、ネットワークの画像出力、セッションの保存、という一連の作業。画像もたくさん載せるので、かなりわかりやすいはず！ ■データの準備 まず、可視化したいネットワークのデータを用意する。「ネットワーク」を可視化したいので、どの「ノード」(node)とどの「ノード」が「リンク」(link)で結ばれているのかを、個別に指定しなければならない。また、ネットワーク分析においては、個々のリンクの重み（強度）が重要になることがあるので、そのような情報も盛り込む必要がある。 Cytoscapeで読み込めるデータの形式にはいろいろあるが、僕らは普段、次のような形式でデータを用意している。どのノードとどのノードをリンクでつなげるのかということと、そのリンクの
データのビジュアル化を最少の労力で: Graphviz
Graphviz は、人や物のネットワーク、フローチャート、系統樹などに適したグラフ描画ツールです。Windows、Mac、Linux など多くの OS で利用できます。 まずシンプルな例から見てみましょう。次の図は夏目漱石『坊ちゃん』の人間関係をグラフにしたものです。 Graphviz のデフォルト設定では、この図のようにそれぞれの事物（ノードと呼びます）を楕円で描画し、ノードとノードを線（エッジと呼びます）で結びます。デフォルトではエッジは片方向の矢印で表現されますが、ここでは少し工夫して、人物の敵対関係を双方向の矢印で、また一方的関係を片方向の矢印で示してみました。 もう少し複雑な例を見てみます。図2 は Graphviz の公式サイトにあげられているものです。ここではノードの形が楕円から円に変わっています。二重の円になっているものもあります。またノードだけでなく、それぞれのエッジ（
可視化周辺の進化がヤヴァイ～rChartsを中心として～
TDD bootcamp 札幌2.0 http://atnd.org/events/15811 の自己紹介で使った資料です。
Pythonを使って簡単にデータを視覚化する
世の中のことをもっと知るにはどうしたら良いだろうと思うときがある。世の中の多くの事柄はログやデータに落とされる。Googleなどの検索サイトは良い例だろう。さて、そのログやデータをどうすれば良いのか? 多くの場合、視覚化が有効な手段となる。 まずは身の回りの日常的なデータやログを何とかしたい。ただ、日常のデータを視覚化するのに数十行以上のコードは書きたくない。まるで息をするかのごとく自然に視覚化を行いたいのだ。そのためには1～2行、長くて数行で済ませることが必要だ。そこでPythonとmatplotlibを使う。加えて、IPythonがあればなお良い。IPythonの導入については以前のブログ記事であるIPythonの埋め込みプロットが素晴らしいを参考にして欲しい。 まずは事前にnumpyとmatplotlibをインポートしておく。できればscipyも。 >>> from numpy im
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