数値計算

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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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【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。
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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。
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【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。
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【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。