数値計算 【入門】多変量多項式回帰分析(関数項)(MATLAB)【数値計算】
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。
KEI
数値計算 
数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章【バックナンバー】
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較するシリーズの第2章。
第1章ではベクトル行列演算の基本的なやり方や
状態空間モデル、そのモデルをPID制御。
などを行った。
第2章は回帰関連の話がメインとなる。
数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その77【まとめ】
第2章最終回。
これまでの振り返り。
正規方程式の限界について。
係数と変数の積による項以外の特殊な項があると対応できない。
今回やった回帰分析の延長線
ラッソ回帰、リッジ回帰。
数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その76【多変量多項式回帰分析(関数項)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
誤差の出方はサンプル点数次第。
数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その75【多変量多項式回帰分析(関数項)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。
サンプル点数を増やせば誤差は減る。
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。
数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その74【多変量多項式回帰分析(関数項)③】
正規方程式による多変量多項式回帰分析(関数項あり)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。
サンプル点数を増やせば、理想値に近付く。
数値計算 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。
数値計算 【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。
数値計算 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。
数値計算 【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。