CatTail Wiki*
状態遷移確率行列を２乗することで，２時点先の状態遷移確率行列を得ます．ですから，１年間の状態遷移確率行列の12乗根を求めれば，１ヶ月間の状態遷移確率行列になります． ですが，SASの行列演算言語IMLでは，行列の冪乗演算子**は，-1以上の整数しか受付けません． そこで，以下に，行列を固有値と固有ベクトル行列に分解して，冪乗根を求める方法を示します． ここでは，平方根を求めていますが，##(1/2)を，##(1/12)にすれば12乗根が得られます． （注：##は，IMLでの，行列の「各要素」の冪乗演算子です．） 警告！：すみません．固有値が複素数になるケースに対応していませんでした． そのうち，直しますが，どなたか直してくれるとうれしいです（翔） →たねやさんが回答してくれました．（感謝感謝） ************************************************
SciPyを用いて潜在的意味解析(LSA) - 未来は僕以外の手の中
自然言語処理の技法の１つに、潜在的意味解析(LSA)というものがある。 単語文書行列Ａがあった場合、特異値分解(SVD)により Ａ=ＵΣＶ に分解し、特異値を大きいほうからk個使って Ａk=ＵkΣkＶk のように階数の低減を行うことで、階数kのＡへの近似を最小誤差で得ることができる。 つまり特異値分解の計算さえできてしまえばLSAもすぐできるわけだが、 pythonの数値解析モジュールScipyにかかれば特異値分解もあっという間である。 まずは特異値分解まで↓ from numpy import * from scipy import linalg A = matrix([ [5, 8, 9, -4, 2, 4], [2, -4, 9, 4, 3, 3], [-3, 4, 8, 0, 5, 6], [-2, 5, 4, 7, 0, 2] ]) u, sigma, v = linalg.sv
NumPy for Matlab Users -
Introduction MATLAB® and NumPy/SciPy have a lot in common. But there are many differences. NumPy and SciPy were created to do numerical and scientific computing in the most natural way with Python, not to be MATLAB® clones. This page is intended to be a place to collect wisdom about the differences, mostly for the purpose of helping proficient MATLAB® users become proficient NumPy and SciPy users.
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SciPy Cookbook — SciPy Cookbook documentation