元バイオ系

元バイオウェット系がデータサイエンスやらを勉強していくブログ。 基本自分用のまとめ。

ガウス過程を理解したい1

時間が空きましたが、ガウス過程を理解するために多変量ガウス分布について学習してきました(以下を参照)。 hotoke-x.hatenablog.com hotoke-x.hatenablog.com ガウス過程と機械学習の第5章、補助変数法でよくわからなくなってしまったので原著を読みまし…

多変量ガウス分布を理解したい2

前回の記事で、多変量ガウス分布の正規化定数を導出しました。 hotoke-x.hatenablog.com 今回は 多変量ガウス分布の周辺化 条件付きガウス分布 を行います。 前回同様、数学の準備をしてから本題に入ります。 数学の準備 ブロック行列 行列式 逆行列 多変量…

多変量ガウス分布を理解したい1

ガウス分布こと正規分布は、以下の式で定義される最も基本的かつ重要な確率分布です。 $$ \begin{align} p(x)= \frac{1}{\sqrt{2 \pi \sigma^2}} \exp \left\{ -\frac{(x - \mu)^2 }{ 2 \sigma^2 } \right\} \end{align} $$ は確率変数、は平均、は分散です…

EMアルゴリズムを理解したい【最尤法から】

よく忘れるので一旦ちゃんとEMアルゴリズム*1についてまとめておきます。 最尤法について振り返ってからEMアルゴリズムの説明に入っていきます。 あまり計算に自信はありませんので、間違いを見つけたら教えていただけると幸いです。 最尤法 EMアルゴリズム …

neovimでAnacondaの環境ごとにpython補完させる

環境:Ubuntu18.04 LTS Anaconda (Miniconda) のインストール neovim用環境の作成 conda create -n neovim python=3 pip install neovim neovimのインストール sudo add-apt-repository ppa:neovim-ppa/stable sudo apt-get update sudo apt-get install neo…

Julia tips #10: マクロを使って動的に構造体を定義する

Juliaでゼロから学ぶDeep Learningという記事を書きました。 hotoke-x.hatenablog.com 実はこちらの実装、ほぼ本家のPythonそっくりになるように書かれています。 というのも私がDeep Learning初心者なので、自己流で進めすぎるとどこが間違っているのかわか…

Juliaでゼロから作るDeep Learning

もともとPython使いの自分には、ゼロから作るDeep LearningをPythonでやっても面白くない! ということでJuliaでやってみた。 速度が犠牲にならないように多少は考慮したつもりだが、本家Python版の方が速いかも。 なんにも考えなくても速度がでるNumpy凄い.…

Julia 小技集

完全に自分用 便利な小技をメモしていく 随時更新。 現在の環境 Julia Version 1.1.0 Commit 80516ca202 (2019-01-21 21:24 UTC) Platform Info: OS: Linux (x86_64-pc-linux-gnu) CPU: AMD Ryzen 7 1700 Eight-Core Processor WORD_SIZE: 64 LIBM: libopenl…

【初心者】Deep Learning用語まとめ

「ゼロから作るDeep Learning」を読んでいる。 一気読みできればいいが、そういう訳ににもいかないので簡単な用語を忘れることがある。 そんな時に本を開くのは億劫なので、ここに簡単な用語をまとめておく。 ニューラルネットワークに入る前に... パーセプ…

Windows10+Anaconda+PyTorch

Chainerを使いたかったけどWindowsは公式サポートでない上に、CUDA、cuDNNのインストールがやたら面倒くさい...。 他のライブラリでもっと簡単に使えるものはないかと探していたら、PyTorchならAnaconda経由で環境が整うらしいのでメモ。 linuxでもmacOSでも…