２つの球面調和関数を掛け合わせたり、を掛けたりするとどうなるかに関する情報の載っている資料:こちら

pythonからRを動かしてその結果をpython内に取り戻すことができる 参考 pyperパッケージをインストールして使えるようにしたうえで numpyオブジェクトを使ってRのオブジェクトを取り出すようなRの動かし方を指定する from pyper import * r = R(use_numpy=Tr…

# 4/25の講義内容の順序に沿って、いくつかの対象をRにて実行することを以下に示す # 順に実行せよ # 5/9のセミナー時間はその実行に成功していることを前提に始める # コッホ曲線を描くRコードが以下のURLから得られる(以下にそれを示している) # https://b…

メモＰＤＦ１ メモＰＤＦ２

Rをインストールする(Rさえインストールされればよくて、その他のパッケージは(ひとまず)不要です) Windows Mac 以下のコードをコピーペーストする # Rに２つのパッケージを追加します # "fields"と言う名前のパッケージと # "caTools"という名前のパッケー…

scipyに球面調和関数を扱うモジュールがある(scipy.special.sph_harmとか) shtoolsというのは別の球面調和関数用のライブラリで、pythonから使うときは、shtoolsのラッパーのpyshtoolsを使う(こちら) scipyのを使ってお絵かき import matplotlib.pyplot as p…

ipynbメモ

python2系/3系が入っているとする anaconda-navigatorも動いているとする TensorFlowで遊ぶためのenvironmentを作ることにする(参考) conda create -n tensorflow pip python=2.7 # or python=3.3, etc. source activate tensorflow promptが (tensorflow)$ …

こちらの論文(リンク先はその紹介日本語記事)は、ガウシアン過程に基づくノンパラメトリック推定がノード数無限大のニューラルネットワークであって、それのレイヤーを複数にすることが、特別な条件では、我慢できる程度の計算量で実行可能であることを示し…

ガウシアン過程でのディープラーニングを実装したnngpパッケージでは、MNISTデータセットをチュートリアルに用いている MNISTは機械学習でよく用いられるデータセットでTensorFolwのチュートリアルでも用いられ、実際TensorFlowのパイソンパッケージにはその…

ガウシアン過程でノンパラメトリック・ベイズをするとき、そのプライアの仮定とかデータの利用のルールはかなり単純 そしてそのノンパラ性は無限次元であり、データに応じてフレキシブルな結果をもたらすのだが そのフレキシビリティをニューラルネットワー…