非負値行列因子分解（NMF : Non-negative Matrix Factorization）を改めてやり直してみた - Qiita
一年ほど前に理解した非負値行列因子分解（NMF）を再実装して確認してみようとした記事です． Support Vector Machine(SVM)や最近ではDeep Learningなどが流行っていますが，こんな手法もありますよ，といった紹介になればと・・・ C++とPython2.7で久しぶりに実装してみました． 【2020/11/10 更新】 Python3系にアップデートしました。 Python版NMFコードをリファクタリングしました。 【2020/02/05 更新】 NMFを使ったリアルタイム音源分離のモックを作成しました。 こちら 【2018/03/23 更新】 一部本文を修正しました． 加えてJuliaでの実装も行いましたのでそちらのリンクを貼りました． 開発環境 Mac OS X 10.11.6 Elcapitan Python 3.7 numpy 1.11.1 cmake
Kernel PCA (Principal Component Analysis) の導出 - めもめも
何の話かというと Python Machine Learning: Unlock deeper insights into Machine Leaning with this vital guide to cutting-edge predictive analytics (English Edition) 作者:Raschka, SebastianPackt PublishingAmazon この本のKernel PCAの説明が相当に計算を端折っていて、これは読者もつらいだろぅ。。。と思って途中の計算を端折らずになるべく正確に導出してみました。 ※実対称行列の固有値分解とLagrangeの未定乗数法は前提知識とします。 普通のPCA はじめに、Kernelを使わない普通のPCAを導出します。 データセット の分散共分散行列を とします。この時、 は正定値の実対称行列より、正（もしくは0）
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