2019.07.27今回は固有値、固有ベクトルについて紹介します。ベクトルある正方行列\(A\)があるとします。各固有値に対応するn次元列ベクトル\(\textbf{x}\)を固有ベクトルといいます。直感的には行列を表現する「固有」の値、ベクトルです。固有値と固有値ベクトルの求め方はシンプルです。\\\end{eqnarray}$$式(2)を固有方程式と言います。\)を求めることができます。求めた各固有値\(\lambda\)を式(1)に代入し固有ベクトル\(\textbf{x}\)を求めます。具体例として、以下の二次正方行列\(A\)の固有値、固有ベクトルを求めてみようと思います。1\end{bmatrix}\end{eqnarray}$$固有値の計算まず、この行列の固有値を求めます。E|\)を計算します。次に各固有値に対応した固有ベクトルを求めてみます。\alpha_2]^T\)とおきます。\\\end{eqnarray}$$となります。k_2\end{bmatrix}\end{eqnarray}$$Pythonで固有値、固有ベクトルを計算してみるPythonで先程の行列\(A\)の固有値、固有ベクトルを求めてみます。Numpyのlinalg.eigを用いることで簡単計算できます。以下にサンプルコードを示します。0.70710678]]手計算した時と同様の結果を得ることができました。ちなみに、固有ベクトルの\(k_1=0.7071\)、\(k_2=0.447\)となっています。正方行列とは、行数、列数が同じ行列です。以下の行列は正方行列です。今回は機械学習において重要な定理の1つであるベイズの定理について紹介します。確率変数(X)とは、各事象のどれかが格納される変数をさします。numpyを使って、ベクトル計算をやってみます。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。ぬ吉.comアラサーのWebエンジニア見習いのたぬ吉.com(@tnkicom)です。過去には大学院、某IT企業で機械学習関連のプロジェクトに携わっていました。趣味は機械学習、アプリ開発、FX等の投資です。FXは最近はじめました。自動取引を目指して日々邁進中です。間違いがあれば、Twitterかコメントで教えていただければと思います。質問があれば、Twitterで連絡いただければと思います。進化計算ゲーム理論IT技術系まとめホーム検索トップサイドバーたぬ吉.comアラサーのWebエンジニア見習いのたぬ吉.com(@tnkicom)です。過去には大学院、某IT企業で機械学習関連のプロジェクトに携わっていました。趣味は機械学習、アプリ開発、FX等の投資です。FXは最近はじめました。自動取引を目指して日々邁進中です。間違いがあれば、Twitterかコメントで教えていただければと思います。質問があれば、Twitterで連絡いただければと思います。(1)メタ情報ログイン投稿フィードコメントフィードWordPress.orgタイトルとURLをコピーしました。