はじめに
`numpy`を使うと複雑な計算ができるようになるが、機会学習でよくつかう計算についてまとめた。
x転置x
.dotの後に、掛けるものを2つ置けばよい。
XtX= np.dot(X.T,X)
print(XtX)
逆行列
linear algebra(リニアアルジェブラ): 線形代数
numpy
の場合は、linalg.invを使って描写する。
XtX_inv = np.linalg.inv(XtX)
print(XtX_inv)
`numpy`を使うと複雑な計算ができるようになるが、機会学習でよくつかう計算についてまとめた。
.dotの後に、掛けるものを2つ置けばよい。
XtX= np.dot(X.T,X)
print(XtX)
linear algebra(リニアアルジェブラ): 線形代数
numpy
の場合は、linalg.invを使って描写する。
XtX_inv = np.linalg.inv(XtX)
print(XtX_inv)