Scipy

-Python- 交差検証法によるテスト誤差の推定

K重交差検証法によってテスト誤差を推定する際のメモです. K重交差検証法の計算プロセスは以下のようになります. 学習方法と損失:チューニングパラメータをもつアルゴリズム,損失 入力:データ 入力データを要素数がほぼ等しいK個のグループに分割する.…

損失関数,トレーニング誤差,テスト誤差

データ数を20,10組のデータセットに対してトレーニング誤差をプロットした際の実装例のメモです. まずはパッケージを読み込みます. >>> import numpy as np >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import scipy.stats >>> パラメータ範囲を設定します…

期待値と分散

Pythonでは,確率分布からデータを生成するための関数 np.random や scipy.stats として提供されています. サンプルの生成で使うのは,以下のような関数です. 正規分布 np.random.normal(loc = 0.0, scale = 1.0, size = None) オプションのlocは期待値,s…