G検定 G検定に数学は不要？ JDLA公式例題で分かる KLダイバージェンス・勾配消失・スキップ結合・CNN・PCA の数式理解
G検定は数学必須ではありませんが、JDLA公式例題で扱われる KLダイバージェンス、勾配消失、スキップ結合、CNNのパディング、GAP、PCA、重回帰分析は、数式を知っていると判断しやすくなります。公式例題の論点整理とオリジナル例題で解説します。
重回帰
G検定 
数値計算 【入門】多変量多項式回帰分析(関数項)(Julia)【数値計算】
正規方程式による多変量多項式回帰分析をJulia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。誤差の出方はサンプル点数次第。
数値計算 【入門】多変量多項式回帰分析(関数項)(Scilab)【数値計算】
正規方程式による多変量多項式回帰分析を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。サンプル点数を増やせば誤差は減る。コード自体はMATLABコードのコピペ。scatter3をscatter3dに書き換えた程度。
数値計算 【入門】多変量多項式回帰分析(関数項)(Python)【数値計算】
正規方程式による多変量多項式回帰分析(関数項あり)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。サンプル点数を増やせば、理想値に近付く。
数値計算 【入門】多変量多項式回帰分析(関数項)(MATLAB)【数値計算】
正規方程式による多変量多項式回帰分析(関数項あり)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。サンプル点数を増やせば、理想値に近付く。
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 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その77【まとめ】
第2章最終回。これまでの振り返り。正規方程式の限界について。係数と変数の積による項以外の特殊な項があると対応できない。今回やった回帰分析の延長線ラッソ回帰、リッジ回帰。
数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その76【多変量多項式回帰分析(関数項)⑤】
正規方程式による多変量多項式回帰分析をJuliaで実施。誤差はあるものの目的の係数誤差の出方はサンプル点数次第。
数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その75【多変量多項式回帰分析(関数項)④】
正規方程式による多変量多項式回帰分析を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。サンプル点数を増やせば誤差は減る。コード自体はMATLABコードのコピペ。scatter3をscatter3dに書き換えた程度。
数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その74【多変量多項式回帰分析(関数項)③】
正規方程式による多変量多項式回帰分析(関数項あり)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。サンプル点数を増やせば、理想値に近付く。