数値計算MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章【バックナンバー】
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較するシリーズの第2章。 第1章ではベクトル行列演算の基本的なやり方や 状態空間モデル、そのモデルをPID制御。 などを行った。 第2章は回帰関連の話がメインとなる。
数値計算
数値計算MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その60【重回帰分析④】
正規方程式による重回帰分析をScilabで実施。 誤差はあるものの目的の係数の算出はできている。 3Dグラフの散布図はscatter3d。 3D散布図はVersionによっては表現できなかったり関数名が違ったりするので注意が必要。
数値計算MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その59【重回帰分析③】
正規方程式による重回帰分析をPython(NumPy)で実施。 誤差はあるものの目的の係数の算出はできている。 3Dグラフの散布図はscatter3D、平面関数はplot_wireframeを使用して表現する。 projection='3d'のオプションを忘れずに。
数値計算MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その58【重回帰分析②】
正規方程式による重回帰分析をMATLABで実施。 誤差はあるものの目的の係数の算出はできている。 3Dグラフの散布図はscatter3、メッシュ状の平面関数はmeshを使用して表現する。
数値計算【入門】重回帰分析【数値計算】
正規方程式を使って重回帰分析を行う。 重回帰分析の二乗和誤差関数の定義。 正規方程式の各成分の定義。 サンプリングデータは特定の多項式に±1の乱数を載せたものを使用。 特定の多項式と近い係数が求まればOK。
数値計算MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その57【重回帰分析①】
正規方程式を使って重回帰分析を行う。 重回帰分析の二乗和誤差関数の定義。 正規方程式の各成分の定義。 サンプリングデータは特定の多項式に±1の乱数を載せたものを使用。 特定の多項式と近い係数が求まればOK。
数値計算【入門】単回帰分析(Julia)【数値計算】
正規方程式による単回帰分析をJuliaで実施。 MATLABと同じ結果が得られた。 演算部分はMTALABと同一。 ベクトル化演算子であるdot演算子を利用する局面はある。
数値計算【入門】単回帰分析(Scilab)【数値計算】
正規方程式による単回帰分析をScilabで実施。 MATLABの演算と同じ結果が得られた。 計算部分は全く一緒。 グラフ表示部の微調整の仕方が違う。
数値計算【入門】単回帰分析(Python)【数値計算】
正規方程式による単回帰分析をPython(NumPy)で実施。 MATLABと同じ結果が得られた。 ベクトル、行列の内積は「@」。 「*」にしてしまうとアダマール積になってしまうので注意。
数値計算【入門】単回帰分析(MATLAB)【数値計算】
正規方程式による単回帰分析をMATLABで実施。 以前の最小二乗法と同じ結果が得られた。 数式で定義した通りの演算をするのみ。