シミュレーションの世界に引きこもる部屋

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その73【多変量多項式回帰分析(関数項)②】

正規方程式による多変量多項式回帰分析(関数項あり)をMATLABで実施。 誤差はあるものの目的の係数の算出はできている。 サンプル点数を増やせば、理想値に近付く。

2023/06/30 20:15

【入門】多変量多項式回帰分析(関数項)【数値計算】

正規方程式を使って多変量多項式回帰分析(関数項あり)を行う。 多変量多項式回帰分析(関数項あり)の二乗和誤差関数の定義。 正規方程式の各成分の定義。 サンプリングデータは特定の多項式に±1の乱数を載せたものを使用。 特定の多変量多項式と近い係数が求まればOK。

2023/06/29 21:04

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その72【多変量多項式回帰分析(関数項)①】

正規方程式を使って多変量多項式回帰分析(関数項あり)を行う。 多変量多項式回帰分析(関数項あり)の二乗和誤差関数の定義。 正規方程式の各成分の定義。 サンプリングデータは特定の多項式に±1の乱数を載せたものを使用。 特定の多変量多項式と近い係数が求まればOK。

2023/06/28 20:41

【入門】多変量多項式回帰分析(Julia)【数値計算】

正規方程式による多変量多項式回帰分析をJuliaで実施。 誤差はあるものの目的の係数の算出はできている。 コード自体はMATLABコードのコピペ？ 演算部分はコピペ。 グラフ表示はmatplotlib仕様依存に書き方。

2023/06/27 19:51

【入門】多変量多項式回帰分析(Scilab)【数値計算】

正規方程式による多変量多項式回帰分析をScilabで実施。 誤差はあるものの目的の係数の算出はできている。 コード自体はMATLABコードのコピペ。 scatter3をscatter3dに書き換えた程度。

2023/06/26 20:04

【入門】多変量多項式回帰分析(Python)【数値計算】

正規方程式による多項式回帰分析をPython(NumPy)で実施。 誤差はあるものの目的の係数の算出はできている。 式が複雑になってくると、Pythonコードだと元の式の表現から乖離しているのがちょっと気になる。

2023/06/25 20:41

【入門】多変量多項式回帰分析(MATLAB)【数値計算】

正規方程式による多変量多項式回帰分析をMATLABで実施。 誤差はあるものの目的の係数の算出はできている。 サンプル点数を増やせば、理想値に近付く。

2023/06/24 20:10

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その71【多変量多項式回帰分析⑤】

正規方程式による多変量多項式回帰分析をJuliaで実施。 誤差はあるものの目的の係数の算出はできている。 コード自体はMATL 演算部分はコピペ。 グラフ表示はmatplotlib仕様依存に書き方。

2023/06/23 19:53

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その70【多変量多項式回帰分析④】

正規方程式による多変量多項式回帰分析をScilabで実施。 誤差はあるものの目的の係数の算出はできている。 コード自体はMATLABコードのコピペ。 scatter3をscatter3dに書き換えた程度。

2023/06/22 19:54

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その69【多変量多項式回帰分析③】

正規方程式による多項式回帰分析をPython(NumPy)で実施。 誤差はあるものの目的の係数の算出はできている。 式が複雑になってくると、Pythonコードだと元の式の表現から乖離しているのがちょっと気になる。

2023/06/21 19:49

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その68【多変量多項式回帰分析②】

正規方程式による多変量多項式回帰分析をMATLABで実施。 誤差はあるものの目的の係数の算出はできている。 サンプル点数を増やせば、理想値に近付く。

2023/06/20 19:22

【入門】多変量多項式回帰分析【数値計算】

正規方程式を使って多変量多項式回帰分析を行う。 多変量多項式回帰分析の二乗和誤差関数の定義。 正規方程式の各成分の定義。 サンプリングデータは特定の多項式に±1の乱数を載せたものを使用。 特定の多変量多項式と近い係数が求まればOK。

2023/06/19 19:55

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その67【多変量多項式回帰分析①】

正規方程式を使って多変量多項式回帰分析を行う。 多変量多項式回帰分析の二乗和誤差関数の定義。 正規方程式の各成分の定義。 サンプリングデータは特定の多項式に±1 特定の多変量多項式と近い係数が求まればOK。

2023/06/18 20:28

【入門】多項式回帰分析(Julia)【数値計算】

正規方程式による多項式回帰分析をJuliaで実施。 誤差はあるものの目的の係数の算出はできている。 コード自体はMATLABコードのほぼコピペ。 等差数列、plotのオプション周りの合わせこみはした。

2023/06/17 20:00

【入門】多項式回帰分析(Scilab)【数値計算】

正規方程式による多項式回帰分析をScilabで実施。 誤差はあるものの目的の係数の算出はできている。 コード自体はMATLABコードのコピペで行けてしまった。 plot部分の微調整が無かったんで。

2023/06/16 19:55

【入門】多項式回帰分析(Python)【数値計算】

正規方程式による多項式回帰分析をPython(NumPy)で実施。 誤差はあるものの目的の係数の算出はできている。

2023/06/15 19:56

【入門】多項式回帰分析(MATLAB)【数値計算】

正規方程式による多項式回帰分析をMATLABで実施。 誤差はあるものの目的の係数の算出はできている。

2023/06/14 20:02

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その66【多項式回帰分析⑤】

正規方程式による多項式回帰分析をJuliaで実施。 誤差はあるものの目的の係数の算出はできている。 コード自体はMATLABコードのほぼ 等差数列、plotのオプション周りの合わせこみはした。

2023/06/13 20:15

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その65【多項式回帰分析④】

正規方程式による多項式回帰分析をScilabで実施。 誤差はあるものの目的の係数の算出はできている。 コード自体はMATLABコード plot部分の微調整が無かったんで。

2023/06/12 19:48

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その64【多項式回帰分析③】

正規方程式による多項式回帰分析をPython(NumPy)で実施。 誤差はあるものの目的の係数の算出はできている。

2023/06/11 19:48

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その63【多項式回帰分析②】

正規方程式による多項式回帰分析をMATLABで実施。 誤差はあるものの目的の係数の算出はできている。

2023/06/10 20:08

【入門】多項式回帰分析【数値計算】

正規方程式を使って多項式回帰分析を行う。 多項式回帰分析の二乗和誤差関数の定義。 正規方程式の各成分の定義。 サンプリングデータは特定の多項式に±1の乱数を載せたものを使用。 特定の多項式と近い係数が求まればOK。

2023/06/09 19:55

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その62【多項式回帰分析①】

正規方程式を使って多項式回帰分析を行う。 多項式回帰分析の二乗和誤差関数の定義。 正規方程式の各成分の定義。 サンプリングデータは特定の多項式に±1の乱数を載せたものを使用。 特定の多項式と近い係数が求まればOK。

2023/06/08 19:30

【入門】重回帰分析(Julia)【数値計算】

2023/06/07 19:40

【入門】重回帰分析(Scilab)【数値計算】

正規方程式による重回帰分析をScilabで実施。 誤差はあるものの目的の係数の算出はできている。 3Dグラフの散布図はscatter3d。 3D散布図はVersionによっては表現できなかったら関数名が違ったりするので注意が必要。

2023/06/06 19:49

【入門】重回帰分析(Python)【数値計算】

正規方程式による重回帰分析をPython(NumPy)で実施。 誤差はあるものの目的の係数の算出はできている。 3Dグラフの散布図はscatter3D、平面関数はplot_wireframeを使用して表現する。 projection='3d'のオプションを忘れずに。

2023/06/05 19:59

【入門】重回帰分析(MATLAB)【数値計算】

正規方程式による重回帰分析をMATLABで実施。 誤差はあるものの目的の係数の算出はできている。 3Dグラフの散布図はscatter3、メッシュ状の平面関数はmeshを使用して表現する。

2023/06/04 19:59

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その61【重回帰分析⑤】

正規方程式による重回帰分析をScilabで実施。 誤差はあるものの目的の係数の算出はできている。 3DグラフはPython寄りの仕様。 PyPlotがmatplotlibのラッパーであるため。

2023/06/03 19:40

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その60【重回帰分析④】

正規方程式による重回帰分析をScilabで実施。 誤差はあるものの目的の係数の算出はできている。 3Dグラフの散布図はscatter3d。 3D散布図はVersionによっては表現できなかったら関数名が違ったりするので注意が必要。

2023/06/02 19:42

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その59【重回帰分析③】

正規方程式による重回帰分析をPython(NumPy)で実施。 誤差はあるものの目的の係数の算出はできている。 3Dグラフの散布図はscatter3D、平面関数はplot_wireframeを使用して表現する。 projection='3d'のオプションを忘れずに。

2023/06/01 20:05