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行列に関するakakitのブックマーク (15)

  • 機械学習の基礎の基礎、行列計算に欠かせないNumPyの基本的な使い方

    プログラミング言語「Python」は機械学習の分野で広く使われており、最近の機械学習/Deep Learningの流行により使う人が増えているかと思います。一方で、「機械学習に興味を持ったので自分でも試してみたいけど、どこから手を付けていいのか」という話もよく聞きます。連載「Pythonで始める機械学習入門」では、そのような人をターゲットに、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ/ツールの使い方を中心に解説していきます。 連載第1回の「Python機械学習/Deep Learningを始めるなら知っておきたいライブラリ/ツール7選」では、ライブラリ/ツール群の概要を説明しました。前回は、その中でもJupyter Notebookの基操作と設定について説明しました。 今回から連載第1回で紹介した各種ライブラリを使う具体的なコードを例示していきますが、Jupyter Not

    機械学習の基礎の基礎、行列計算に欠かせないNumPyの基本的な使い方
  • 3次元コンピュータビジョン計算ハンドブック|森北出版株式会社

    OpenCVやWeb上のプログラムなど,コンピュータビジョンを行ううえでのツールは充実していますが,これらを改良したり,自分の問題のために書き換えるのは,一筋縄ではいきません. 書では,コンピュータビジョン,とくに画像からの3次元解析の代表的な手法について,それらの計算手順(アルゴリズム)を詳細に解説することで,こうした問題を解決するヒントを提供します. 〈書の特徴〉 ・「計算手順」→「解説」という順序で解説 →理論の詳細を追わなくても学べる. ・アルゴリズムの適用例を示し,それぞれの精度と処理速度を評価 →高精度・高速な処理を行うために,アルゴリズムの何をどのように工夫すればよいかがわかる. ・この分野の第一人者である著者らが,各手法について,歴史的概観を交えて参考文献を紹介 →今後の学習の指針,分野の概観が得られる. ▼実装を容易にするために,代表的な手順のサンプルコードと,行列・

    3次元コンピュータビジョン計算ハンドブック|森北出版株式会社
  • 行列プログラマー

    書では数学的概念を実装するプログラムで実際に問題を解決しながら、その応用法を探求します。具体的には、図形変換、顔検出、画像圧縮、画像補正、ページランク、機械学習、暗号と秘密共有などの例を使い、ベクトルと行列、それらを動かすアルゴリズムについて学びます。対象は、プログラマーおよび具体計算を通じて線形代数を学びたい学生。厳密な証明が目的ではないので数学に詳しくなくてもかまいません。Python 3プログラムを用いることで図やグラフからベクトルと線形変換を視覚的にとらえることができるため読者はイメージをつかみやすいでしょう。章末の問題を解くことで自分がその章で何を学んだのか、また自分の理解度を確認できます。 関連ファイル サンプルコード サンプルコード 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書

    行列プログラマー
    akakit
    akakit 2016/09/06
    ][数学][書籍][線形代数]
  • ランダム行列の数理と科学|森北出版株式会社

    物理学,学習理論,情報学など,多様な分野に共通の数理構造として登場することで知られる「ランダム行列」.書ではその基礎だけでなく,ランダム行列が ・どのような分野で,どういう問題意識のもとで研究されてきたか ・最先端の物理学,情報学,統計学にどのような進化をもたらすか にも焦点を当てて解説する. ――第一線で活躍する5名による共著.

  • C# - 行列分解

    このブラウザーはサポートされなくなりました。 Microsoft Edge にアップグレードすると、最新の機能、セキュリティ更新プログラム、およびテクニカル サポートを利用できます。 行列分解 James McCaffrey コード サンプルのダウンロード 行列分解とは、数値の正方行列を 2 つの正方行列に分割する手法を指し、連立方程式を効率的に解くための基です。つまり、逆行列を計算する (行列を反転する) ための基でもあります。この逆行列の計算は、多くの重要なアルゴリズムに含まれています。今回は、行列分解、逆行列の計算、連立方程式の解法、および関連する演算を実行する C# コードを具体的に示しながら説明します。 確かに行列分解は華々しい話題ではありませんが、一連の行列メソッドを開発者のコード ライブラリに備えておけば大きな効果を得られます。今回は、ニーズに合わせてソース コードを編集

    C# - 行列分解
  • 変換の行列表現 - Windows Forms .NET Framework

    m×n の行列は、m 個の行と n 個の列に配置された一連の数値です。 次の図は、いくつかの行列を示したものです。 個々の要素を追加することにより、同じサイズの 2 つの行列を加算できます。 次の図は、行列の加算の例を 2 つ示したものです。 m×n の行列は m×p の行列で乗算でき、その結果は m×p の行列になります。 1 つ目の行列の列数は、2 つ目の行列の行数と同じである必要があります。 たとえば、4×2 の行列を 2×3 の行列で乗算すると、4×3 の行列が生成されます。 平面内の点と行列の行と列は、ベクターと考えることができます。 たとえば、(2, 5) は 2 つのコンポーネントを持つベクターで、(3, 7, 1) は 3 つのコンポーネントを持つベクターです。 2 つのベクターのドット積は、次のように定義されます。 (a, b) • (c, d) = ac + bd (a

    変換の行列表現 - Windows Forms .NET Framework
  • CAD・CGのための基礎数学

    CAD・CGのための 基 礎 数 学 島田 静雄 (Email: QYK02464@nifty.ne.jp) インターネット時代の数学シリーズ 7、共立出版、2000年の電子化版 2000年7月16日 目  次 まえがき 第1章 始めの章 1.1 幾何学の特徴 1.2 形状の設計と幾何 1.3 言葉を使った形状の表現 1.4 コミュニケーションの言語 1.5 書の目的と構成 「第1章 始めの章」のまとめ 第2章 座標系 2.1 座標系の概念 2.2 座標系の物理的定義 2.3 座標系の代数学的な表し方 2.4 幾何モデリングで扱う座標系の種類 2.5 世界座標系の精度と範囲 2.6 立体図形を考える三次元の世界 2.7 平面図形を考える三次元の世界 2.8 カメラとフィルムの定数 2.9 作図機械などの装置座標系 2.10 ディスプレイの座標系 2.11

    akakit
    akakit 2010/05/19
    インターネット時代の数学シリーズ 7 CAD・CGのための 基 礎 数 学、共立出版、2000年の電子化版
  • Textbooks - お勧め参考書

    Flash ActionScriptに関する参考書で、購入を検討する価値があると思う書籍のご紹介です。すべて野中が実際に購入したものですが、必ずしも読破した訳ではありません。その点は、ご了承ください。なお、書籍のサムネールまたはタイトルをクリックすると、amazon.co.jpの情報が開きます。 Keith Peters『AdvancED ActionScript 3.0 Animation』(O'REILLY)/¥3,406 Keith Peters氏による前著『Foundation ActionScript 3 Animation: Making Things Move!』(邦訳『ActionScript 3.0アニメーション』)の応用編です。 前半のChapter 1から6は、高度な衝突判定に始まり、ステアリング操作、3次元シミュレーション、パス探索、カメラとマイクの入力、数値積分法

  • CGのための線形代数|森北出版株式会社

    コンピュータグラフィックス(CG)では,ベクトルや行列などの線形代数が使われる.書は,情報系学生にCGの基礎的な数理の一つとなっている線形代数の幾何学的側面について具体例を示しながら解説したテキスト・入門書.

    akakit
    akakit 2010/04/26
  • 三次元変換行列(2)【閃光的網站・弛緩複合体 -Review Division-】

    しかしそうすると、回転時における行列表現がちょっと妙です。 flash.geom.Matrix 行列成分        回転 | a b tx |  | cos(q) sin(q) 0 | | c d ty |  | -sin(q) cos(q) 0 | | 0 0 1 |  | 0 0 1 | 「CGのための線形代数」 行列成分        回転 | a c 0 |  | cosθ sinθ 0 | | b d 0 |  | -sinθ cosθ 0 | | tx ty 1 |  | 0 0 1 | 行列成分的には転置になっているのに、回転表現的には転置になっていません。 なぜ? 成分 b と c については、+sin と -sin どっちが正しいんでしょう? それともどっちも正しくて、数学座標とコンピュータ画面ではY軸の正負の方向が逆になるから flash.geom.Matrix の

    akakit
    akakit 2010/04/26
    「CGのための線形代数」
  • Matrix Transformation of Images using .NET GDI+

  • Boost.uBLAS で逆行列 - yanoの日記

    Boost.uBLASを使い始めて,一番最初に疑問に思うことの多くは 「uBLASには逆行列を計算する関数はないのか」 だと思います. 残念ながらuBLASにはそのような関数はありません. しかし,多くの先人が既にこの問題を解決してくれています. 具体的には次のサイトを参考にすればよいと思います. boost::numeric::ublas 線形代数ライブラリの使い方 LU Matrix Inversion Effective UBLAS/Matrix Inversion 以下に私が実装した例を紹介します.といっても,上記のサイトのコードに変更を少し加えただけですが. math.hpp #ifndef MATH_HPP_20080914 #define MATH_HPP_20080914 #if defined(_MSC_VER) && (_MSC_VER >= 1020) # pragm

    Boost.uBLAS で逆行列 - yanoの日記
  • csharp-online.net

    akakit
    akakit 2010/04/22
  • 変換の行列表現

    m×n 行列とは、m 行 n 列に配列された数値の集まりです。いくつかの行列を次の図に示します。 同じサイズの 2 つの行列を加算するには、個々の要素を加算します。行列加算の 2 つの例を次の図に示します。 m×n 行列に n×p 行列を掛け合わせることができ、その結果は m×p 行列になります。1 番目の行列の列数が、2 番目の行列の行数と同じである必要があります。たとえば、4 × 2 行列に 2 × 3 行列を掛け合わせて、4 × 3 行列を生成できます。 平面上の点および行列の行と列は、ベクタであると考えることができます。たとえば、(2, 5) は 2 つの要素を持つベクタであり、(3, 7, 1) は 3 つの要素を持つベクタです。2 つのベクタのドット積は、次のように定義されます。 (a, b) × (c, d) = ac + bd (a, b, c) × (d, e, f) =

    変換の行列表現
  • 書籍検索|Ohmsha

    ※弊社発行書籍の正誤情報、ダウンロードデータは、該当書籍の詳細ページに掲載しています。該当する書籍を検索いただき、ご確認ください。

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