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。
回帰分析
数値計算
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 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。
数値計算MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その73【多変量多項式回帰分析(関数項)②】
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【入門】多変量多項式回帰分析(関数項)【数値計算】
正規方程式を使って多変量多項式回帰分析(関数項あり)を行う。 多変量多項式回帰分析(関数項あり)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。 特定の多変量多項式と近い係数が求まればOK。