でらうま倶楽部 : Eigen - C++で使える線形代数ライブラリ
2014年12月03日12:00 カテゴリプログラム Eigen - C++で使える線形代数ライブラリ C++ Advent Calender 2014 絶賛協賛中!! みなさん、Eigenをご存知ですか?? EigenはC++のテンプレートで実装された線形代数ライブラリです。 私自身、配信中の２本のiPhoneアプリで使っており、「これはとても使いやすい!!」と感じています。 その経験から、「C++でベクトル・行列を扱うなら、Eigenオススメ!!」と推しまくってます!!!! 使うメリットライブラリのビルドが不要(使いたいソースでインクルードするだけ)高速(テンプレートが展開され、余計な変数が生成されない)直感的でシンプルなAPI(数式に近いコードが書ける)MPL2なライセンス(closed-source なソフトでも使える)そこで今回は、簡単ながら、ゲームアプリでよく使うであろうベクト
ロジスティック回帰＋確率的勾配降下法 - 木曜不足
次やってみたいことにロジスティック回帰を使おうとしているので、PRML 4章に従ってさらっと実装してみる。 最終的には Python + numpy で実装し直すことになると思うけど、R の手触り感が好きなので、今回は R。 データセットには R なら簡単に扱える iris を使う。iris は3クラスあるので、多クラスロジスティック回帰 (PRML 4.3.4) を実装することになる。 推論は IRLS (PRML 4.3.3) が PRML 的にはあうんだろうけど、ちょっと考えがあって確率的勾配降下法 (PRML 3.1.3, 5.2.4) を使うことにする。 まずは、こちらで説明した方法で iris のデータを正規化＆行列化して使いやすくしておく。 xlist <- scale(iris[1:4]) tlist <- cbind( ifelse(iris[5]=="setosa",1
pythonで行列演算(簡単だ!)
Pythonで行列演算 情報源 http://www.nasuinfo.or.jp/FreeSpace/kenji/sf/fastTour/pyLinear.htm 必要なパッケージ Numeric-24.2.tar.gz - http://sourceforge.net/projects/numpy からダウンロード インストール % python setup.py build # python setup.py install 行列の初期化 import Numeric a = Numeric.array( [[1,2], [3,4]] ) a = Numeric.zeros( 3 ) ※可変サイズの場合は、リストとして保持しておき、初期化する 行列のサイズを返す Numeric.shape(a) 行列演算 四則演算は要素ごとの演算になる。 転置: Numeric.transpose(
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