この記事(https://kamino.hatenablog.com/entry/steepest_gauss)をシンプルに書き下した。 ...
参考サイトhttps://natsutan.hatenablog.com/entry/20120928/1348831765http://www.cs.cmu.edu/~16385/s17/Slides/10.2_2D_Alignment__DLT.pdf ...
参考サイトhttps://home.hiroshima-u.ac.jp/naka/wiki/wiki.cgi?SVDhttp://www.chaos.cs.tsukuba.ac.jp/ILA/doc/chapter7.pdfhttps://mathtrain.jp/svd ...
正直、機械学習の数学ってタイトル関係なしに書いたから、あまり機械学習で使わないと思う。Newton法で多変数関数のTaylor展開が出てきたから、まとめた。ただそれだけ。 ...
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本記事では、『機械学習のための確率と統計』を参考にしています。4章まで来ました。 ...
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途中式も極力書いたつもりです。参考文献『機械学習のための確率と統計』積率母関数については下記参照https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%A9%8D%E7%8E%87%E6%AF%8D%E9%96%A2%E6%95%B0ガウス積分については下記参照http://blog.livedoor.jp/daruma0309/archives/31789962.htm ...
「標準化するには(x-μ)/σに代入すればよい」程度の理解だったので、きちんと書き下してみた。なんとなく平均引けばx=0にもってこれて、分散で割れば1になるっぽい気するし。 ...
与えられた式使うのは憚られるよなーと思い、実際に計算した。 ...