【Rubyが好き】微積分や統計解析を快適に扱う言語(DSL) rubyで作ったヨ！ - Qiita
Rubyで微積分や統計解析を快適に扱うDSL作ったヨ！↓ github バグ報告を頂ければ２４時間以内に直します. このDSLで一番大事にしたのは、 微積分や極限、対数や三角関数などを紙上で数学をする感覚と同じ感覚で取り扱える事. わざわざRubyでやる必要、あったの...?（；゜０゜） 僕がこのDSLをRubyで作ったのにはいくつか訳があります. Rubyが好き MATLABが苦手 Rubyが好き mathmaticaが苦手 Rubyが好き pythonが苦手 Rubyが好き ... とにかくRubyが好きです. 少しマジレスすると僕の大好きなRubyは数学色が薄いのが少し悲しかったのです. (蛇足ですが、この想いからrubyのMatrixクラスにシコシコcommit してます. ex. https://github.com/ruby/ruby/pull/568 Matrixを成長させ組
Math.NET Numerics
Math.NET Numerics NuGet & Binaries Release Notes MIT License Platform Support Class Reference Issues & Bugs Who is using Math.NET? Contributing Contributors Contributing Build & Tools Your Ideas Getting Help Discuss Stack Overflow Getting Started Getting started Constants Matrices and Vectors Euclid & Number Theory Combinatorics Evaluation Special Functions Integration Statistics/Probability Descr
C#でMath.NET Numericsを使用する(統計計算編)
Math.NET Numericsは.NET Framework向けのオープンソースな数値計算用のライブラリです。基本的にはSystem.MathクラスなどのCLRが標準で用意している計算用ライブラリにない物やその拡張で、特殊関数、線形代数、確率モデル、乱数、補間、積分変換（FFT）を対象にしています。 Math.NET Numericsは.NET Framework 4.0, Mono 2.0, Silverlightで使用することが出来ます。 Math.NET NumericsのソースコードはGitHubでホストされ、MITライセンスの元公開されています。 git://github.com/mathnet/mathnet-numerics.git (https://github.com/mathnet/mathnet-numerics) 詳しくは、Math.NET Numericsのサ
スペクトラルクラスタリングは次元圧縮しながらKmeansする手法 - 武蔵野日記
機械学習系のエントリを続けて書いてみる。クラスタリングについて知らない人は以下のエントリ読んでもちんぷんかんぷんだと思うので、クラスタリングという概念については知っているものとする。 それで、今日はスペクトラルクラスタリングの話。自然言語処理以外でも利用されているが、これはグラフのスペクトルに基づくクラスタリングの手法で、半教師あり学習への拡張がやりやすいのが利点。なにをするかというとクラスタリングをグラフの分割問題(疎であるエッジをカット)に帰着して解く手法で、どういうふうに分割するかによって Normalized cut (Ncut) とか Min-max cut (Mcut) とかいろいろある。 完全にグラフが分割できる場合はこれでめでたしめでたしなのだが、実世界のグラフはそんな簡単に切れないことが往々にしてある。それで近似してこのグラフ分割問題を解くのだが、Normalized c
Spherical coordinate system - Wikipedia
The physics convention. Spherical coordinates (r, θ, φ) as commonly used: (ISO 80000-2:2019): radial distance r (slant distance to origin), polar angle θ (theta) (angle with respect to positive polar axis), and azimuthal angle φ (phi) (angle of rotation from the initial meridian plane). This is the convention followed in this article. In mathematics, a spherical coordinate system is a coordinate s
１から始める数学 > ベクトル解析 > 座標系
物の位置を表すのに「ここ」とか「あそこ」とか言っていたのでは話にならない。一意的に場所を指定したい。空間の中の場所を指定するのに物理で良く使う座標系について見ていきましょう。 直交座標系（Cartesian coordinate system） 一本の直線上の点の位置をを指定するのにはひとつの値を示せば良いでしょう。ものさしで位置を読む時の要領です。地図上の位置を示す時などの様に平面上の点の位置を示すには、直角に交わる2本の数直線を用い、 デカルト（René Descartes）によって発明され最も良く見る座標系です。x 軸と y 軸が直角に交わり、さらに z 軸がこれらに直角に交わるように取りますが、z 軸の取り方には２通りあって、（フレミングの左手の法則の形にした時）右手の親指、人差し指、中指の順に、x 軸、y 軸、z 軸となる場合を右手座標系（右手系）と呼びます。逆に，左手の親指、人
統計数学
今日のテーマは統計数学です♡ すまない、ガチ理系以外は帰ってくれないか！ サンプル コード: C#で統計処理（Code Recipe） 元データ 具体的には、データの傾向分析をします♠ ところで、このグラフを見てくれ…こいつをどう思う？ これは、とあるサイトの1日辺りのページ ビュー（PV）を、約6年分並べたものです。 なんとなく、毎年毎年、季節ごとに同じ傾向が出ているのはわかるでしょうか。盆正月、ゴールデン ウィークの時期にはPVが減ります。 もう1つ、同じデータで、期間を絞ってみましょう。 8週ほど抜き出したものです。みごとなまでに、土日のPVが少ないです。 ということで、 季節傾向 週間傾向 を抜き出してみましょう。 週間傾向 まずは、週単位でデータを区切ります♣ private static DailyData[][] GroupByWeek(DailyData[] data) {
Depth first search と Breadth first search
ここでは、探索における代表的な２つの方法、Depth first search (DFS) とBreadth first search (BFS) とは何か、どのような利害得失があるのか、について述べます。 Depth first search （深さ優先探索） まず子を一つ調べ、次にその子のさらに子を調べ、次にその子の子の子の……というように出来る限り進んで行って、行き止まったら戻って他の子を探索する、というのが DFS です。子に対して DFS を子に再帰的に適用していく、と捉えることも出来ます。 Breadth first search （幅優先探索） 自分の子を全て探索してから、子の子を全て探索し、子の子の子の……というように、同じ深さのものを全て探索してから次の階層へ進むのが BFS です。 記憶領域の効率 DFS の場合 これ以降、木の高さを n で、ノードからどのくらいの子が
機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp
運営元のロゴ Copyright © 2007-2024 All Rights Reserved by Gijutsu-Hyoron Co., Ltd. ページ内容の全部あるいは一部を無断で利用することを禁止します。個別にライセンスが設定されている記事等はそのライセンスに従います。
データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
Numerical Recipes in C
Important: Effective 1/1/07 (6/15/07 for Linux), you will need the free FileOpen plugin for Adobe [Acrobat] Reader® to use this free resource. If you are getting blank pages, or error boxes, instead of Numerical Recipes chapter sections, then you probably have not installed the plugin. The plugin is available for Windows, Mac OSX, and Linux. Please see: How to download and install the plugin Numer
Algebra on Ruby
Rubyを用いた代数計算 Home - 研究 概要 Rubyで代数計算を行うためのパッケージであり、 具体的には、代数系を実装する基本になるプログラム(ring.rb)と、 いくつかの付加的プログラム(以下付加プログラム)と、 いくつかのサンプルプログラムからなります。 付加プログラムを利用すると、以下の代数系を実装できます。 テンソル代数、多項式環 (付加プログラム不要) ワイル代数 (weylalg.rb) 全行列環のなすリー代数の包絡環 (liegl.rb) E6, E7 型単純リー代数の包絡環 (liee6.rb, liee7.rb) 特徴としては、ほとんど全てのRubyのオブジェクトが代数系の元として 使用できることと、 生成系と交換関係式で代数系を定義できることがあげられます。 比較的簡単な代数しか扱えず、 機能も少なく、因数分解もグレブナ基底も計算できませんが、 付加プログ
類似度と距離 - CatTail Wiki*
２つのデータが似ている度合いを，類似度の大きさや距離の近さといった数値にしてあらわすことで，クラスタ分析や，k-近傍法，多次元尺度構成法(MDS)をはじめとするいろいろな分析を行うことが可能となる． ここでは，よく知られている類似度や距離について述べる． 類似度という概念は，２つの集合の要素がまさにどれだけ似ているかを数量化したものであり，距離とは，要素同士の離れ具合，従って非類似度とちかい概念と考えてもよい． 参考までに数学における距離の概念の定義を示すと， 距離空間の定義 Sを１つの空でない集合とし，dをSで定義された2変数の実数値関数 d(SxS) → R が，以下の４条件（距離の公理） D1 ： （非負性） 任意のx,y∈Sに対して d(x,y)≧0． D2 ： （非退化性） x,y∈Sに対し d(x,y)=0 ⇔ x=y． D3 ： （対称性） 任意のx,y∈Sに対して d(x
数学・アルゴリズム研究室
当コーナーでは、ゲーム制作や一般アプリケーション開発といったプログラミングの「土台」となる各種アルゴリズムや初級レベル数学の基本的概念を確かめるプログラムを作って試してみます。コードの中で何をしたいのか、具体的な「手順」や数学的な背景を考え、それをプログラミング言語の変数やデータ構造、制御構造などで実現していきましょう。 ただ、私自身が数学に関しては素人なので、たいしたことはできません。内容も無保証ですので、ご注意ください。 本コーナーでは、Javaアプレットを使用しているページがあります。Javaアプレットが埋め込まれているページでは、プラグインがないとプログラムが実行されません。 数式処理への第一歩＞足し算（1999/10/ 6） 連結リスト（1999/10/ 6） 参照（ポインタ）の繋ぎあわせでデータを保持。 １６進文字列と数値の変換（2000/ 6/20） 文字列の検索(1999/
よく聞かれる質問
ここにある質問の多くは1998年版に対してなされたもので、 対応する機能の多くが 2002年版mt19937ar.cには追加されています。 MT19337ar.c 2002/1/26 を参照してください。 閉区間[0,1]じゃなくて、半開区間[0,1)に分布させたいんだけど. 2002年版コードmt19937ar.cには[0,1],[0,1),[0,1),(0,1)の実数バージョン （32bit精度）と、53bit精度[0,1)バージョンが用意されています。 アイデアを下さった 和田維作 さんに感謝します。 32ビット以上の精度が欲しい. 32bit整数を二つつなげて64bitにしても安全です。 2002年版(mt19937ar.c)には53bit精度版があります。 上述の和田さんによるもので、 「整数バージョンの genrand() を２つ使って、 double random(void)
2005-03-08
この前の文章がやねうらおさんのところで紹介されたもんで、 予想以上の反響になった。 何はともあれ、いろいろな人に読んでいただけて有難いもんです。 内容のほうが今ひとつ煮え切らないような感じになってしまっていたので もっと批判的なご意見もいただくかと思ったが、 同じように感じているというものが多く、 嬉しくもあり意外でもあった。 まぁ、なにかもっと真髄のようなものをつかめたら 続きでもかきます。 ICPCが近いので、ライブラリを作らないといかん…。 というわけで、平面幾何。 平面幾何を扱うのにcomplexを使うのはもはや常識(?) なのかもしれないが、そこをちょっとおさらいしてみることにする。 最初このテクニックを見たとき、 自分でstruct point{ int x,y; }; とか、 演算子の定義とかを書く必要がないのか、と思ったのだが 私の考えが浅かった。複素数で点を扱うと、 複素
GSL - GNU Scientific Library - GNU Project - Free Software Foundation
The GNU Scientific Library (GSL) is a numerical library for C and C++ programmers. It is free software under the GNU General Public License. The library provides a wide range of mathematical routines such as random number generators, special functions and least-squares fitting. There are over 1000 functions in total with an extensive test suite. Unlike the licenses of proprietary numerical librari
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
DBSCAN clustering algorithm
deq notes
[ruby-math:00982] Re: 正規分布表ありませんか？