2クラス分類を解く一番簡単なアルゴリズムです。 #適当な10点のx1,x2成分 x1 = np.array([0,2,4,6,8,10,12,14,16,18]) x2 = np.array([1,2,1,4,3,9,7,6,7,11]) #それぞれのラベル y = np.array([-1,-1,-1,-1,-1,1,1,1,1,1]) #点を全てプロット plt.scatter(p…

最小二乗法では、重みはこうなります。\begin{align} w\bf = (X^TX)^{-1}X^Ty\bf \end{align} #適当な6点のx,y座標 px = np.array([0,1,2,3,4,5]) py = np.array([1,5,6,8,9,9]) e = np.array([1,1,1,1,1,1]) #成分が全て1のベクトル X = np.array([px, e]).…

線形計画問題の解法の一つである「シンプレックス法」をPythonで実装してみました。 def LP(c, A, b, xb_idx): xn_idx = np.arange(A.shape[1]) xn_idx = np.delete(xn_idx, xb_idx) while True: B = A[:, xb_idx] N = A[:, xn_idx] B_inv = np.linalg.inv(B…

陰関数とは、というものです。Pythonのmatplotlibを使って、を、陰関数に直して図示してみました。まずは の定義から。 の元 に対して、そのを \begin{align} \|x\|_p = \sqrt[p]{|x_1|^p + |x_2|^p + \cdots + |x_n|^p} \end{align}と定義する。さて、定義…