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その他数理関連(MATLAB、Python、Scilab、Julia比較ページ)はこちらはじめになんとなく思いつきで書いたエッセイ集。適当なタイミングで更新エッセイ集ソフトウェア設計における因果関係の明確化条件分岐や状態遷移の数理的な記述並...
関数をハックせよ：多項式回帰・フーリエ級数・ニューラルネットによる関数近似戦略
その他のエッセイはこちら筆者の立ち位置と本稿の目的筆者は自動車業界でエンジニアとして働いており、日々の業務ではセンサーデータや物理モデルの解析に携わっている。特に、多項式回帰やフーリエ変換を用いた関数近似や信号処理は、実務で頻繁に活用してい...
回帰分析回帰分析は、ある変数（目的変数）の変動を、他の変数（説明変数）との関係を通じて説明・予測するための統計手法である。計測工学では、センサデータの解析や測定精度の向上、システムの最適化を目的として回帰分析が活用される。具体的には、以下がある。・センサデータの補正と校正センサによる測定データには誤差やノイズが含まれることが多いため、回帰分析を用いることでデータの補正や校正が可能になる。例えば、「温度センサの出力と実際の温度の関係を回帰分析し、測定誤差を補正する。」
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その114【本章のまとめ】
分類問題を扱って第4章終了。 最も原始的なニューラルネットワークをやったことでディープラーニングの基礎部分は把握できたかもしれない。 次の章はこれから考える。
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章【バックナンバー】
はじめに MATLAB,Python,Scilab,Julia比較するシリーズの第4章。 第3章では画像処理、座標変換の話がメインだった。 第4章は分類問題関連の話がメインとなる。基本的には以下の流れとなる。 形式ニューロン 決定境界線の安
因果関係と相関関係がごっちゃになって混乱している方へ記事を書きました．本記事では，タンパク質の濃度測定を例に，因果関係がある時のX軸とY軸の取り扱いをまとめています．
