Solving Logistic Regression with Newton's Method
Naturally, we want to maximize the right-hand-side of the above statement, which happens to be our likelihood function. I like to think of the likelihood function as “the likelihood that our model will correctly predict any given \(y\) value, given its corresponding feature vector \(\hat{x}\)”. It is, however, important to distinguish between probability and likelihood.. Now, we expand our likelih
Turing Patterns
Warning¶This is a long post. It wasn't meant to be this way, but reaction diffusion equations proved to be too damn interesting not to write a lot about. To try and understand the system, I do some maths and some programming. Be warned, the maths isn't rigorous and the code isn't the most efficient. This is a deliberate choice. My goal is to try and understand the system, and along the way learn t
Python 次世代の多次元配列パッケージ群 - StatsFragments
このところ、たびたび NumPy 後継が...とか 並列処理が...という話を聞くので、この秋 注目の多次元配列パッケージをまとめたい。 バックエンド系 NumPy のように数値計算処理を自前で実装しているパッケージ。 DyND Blaze プロジェクトのひとつ。C++ 実装 + Python バインディング。GitHub にいくつか Example があがっているが、複合型やカテゴリカル型、GroupBy 操作がサポートされていて熱い。ラベルデータも NumPy より簡単に実装できそうだ。 speakerdeck.com 並列分散系 自身では直接 数値計算処理を行わず、バックエンド ( 主に NumPy )を利用して並列/分散処理を行うパッケージ。1 物理PC/複数コアでの並列計算を主用途とし、NumPy, pandas では少し苦しいが PySpark などを使うほどじゃない...とい
1
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
処理を実行中です
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
Math evolution and dirty tricks
Contact Support
