Python networkxでネットワークグラフを描画する

networkxを利用するとPyhotnで簡単にネットワークグラフを描画することが可能です。 例えば以下のようなグラフは このようなコードで描画することができる。 import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx #グラフオブジェクトの初期化 G=nx.Graph…

Python ortoolpyで最適化問題を解く

"Python実践データ分析100本ノック"、この本を進めていて少し理解に時間がかかったところをメモしておきます。 (function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a; b[a]=b[a]||function(){arguments.currentScript=c.currentScript ||c.scripts[c.script…

書籍: Go言語によるWebアプリケーション開発

2020年1月に購入し、途中ずっと積んでたんだけど、半年後ようやく再開し完走しました(^_^;) 以下のような"動く"アプリケーションをハンズオンで作成していきます。Webアプリケーション開発と名うってますが、CUIの作成もあります。 WebSocketを使用した双方…

線形回帰ウエイトの求め方メモ

メモ。 線形回帰のウエイトの求め方。 xは説明変数、yが実測値。Lは評価関数sum( (y[i]-(w * x[i])) ^2 ) 評価関数の式をウエイトWで微分した時に0となるウエイトWを求める。 これを式変形していくと最終的に以下の計算式になる。 c1 = 0; c2 = 0; for (i = …

リッジ回帰について

線形回帰では、実際の分布より学習した傾きが大きくなりオーバーフィッティング(過学習)で精度が出ない場合がある。 精度を出す場合、正則化(リッジ回帰、ロッソ回帰)を用いて精度の調整を行う。 計算方法 線形回帰のオーバーフィッティングは傾きが大きくな…

主成分分析と因子分析

メモ。 主成分分析 多次元からなる説明変数行列の次元の圧縮。 主成分に対しての説明変数のウエイトなんかもわかる。 主成分は総合的な評価。第2成分は主成分と直交する線。第2成分のあたりまで求めるのが一般的らしい。 重回帰分析に近いのかな。と思ったけ…

行列計算の復習

行列の足し算 行列の掛け算 行列どうしのかけ算は、「左の列数」と「右の行数」が等しくないとかけ算できない 計算結果の行列は左側の行数と右側の列数の行列となる 単位行列 単位行列はその対角成分に1が並び、他は全て0となる行列。 逆行列 ある行列と掛け…