数値計算 【入門】多変量多項式回帰分析(関数項)(Python)【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 
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。
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。