数値計算

【入門】重回帰分析(Julia)【数値計算】

正規方程式による重回帰分析を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。 3DグラフはPython寄りの仕様。 PyPlotがmatplotlibのラッパーであるため。
2023.06.07
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【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
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【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
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【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
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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。 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
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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り関数名が違ったりするので注意が必要。
2023.06.02
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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
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その58【重回帰分析②】

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。
2023.05.31
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【入門】重回帰分析【数値計算】

正規方程式を使って重回帰分析を行う。 重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。
2023.05.30
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その57【重回帰分析①】

正規方程式を使って重回帰分析を行う。 重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。
2023.05.29
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