Tumblrはじめに機械学習で登場する確率分布について色々な角度から理解したいシリーズです。ディガンマ関数のグラフをR言語で作成します。Function)の計算を確認して、グラフを作成します。利用するパッケージを読み込みます。利用するパッケージlibrary(tidyverse)ディガンマ関数の定義まずは、ディガンマ関数の定義を確認します。ディガンマ関数は、ガンマ関数の対数の微分で定義されます。からっぽのしょこ」を参照してください。$$ここで、$\Gamma(x)$はガンマ関数です。\frac{1}{x}$です。続いて、ディガンマ関数の計算方法を確認します。ディガンマ関数digamma()を使って計算します。1.256118$x$が0または負の整数の場合は計算できません。NaNディガンマ関数の計算を確認できました。次は、ディガンマ関数を可視化します。グラフの作成ggplot2パッケージを利用して、ディガンマ関数のグラフを作成します。非負の値の場合まずは、0より大きい実数$x$を範囲として、ディガンマ関数を計算します。-17.1x軸の値を作成してx_valsとします。作成したx_valsを用いて、digamma()でディガンマ関数の計算をします。作図用に、x_valsと各要素に対応する計算結果をデータフレームに格納します。ガンマ関数のグラフを作成します。0$の垂線に漸近しているのが分かります。続いて、負の実数も含めて、ディガンマ関数を計算します。-98.30と負の整数のとき、計算結果がNaNになります。ディガンマ関数のグラフを作成します。トピックモデル』(機械学習プロフェッショナルシリーズ)講談社,2015年.おわりに複素平面なる概念の理解が要るらしい。00:04何かおかしな内容があれば、ご指摘いただけるととても嬉しいです。【R】円周の作図5.3:正射影ベクトルの導出【『スタンフォード線形代数入門』のノート】スポンサーリンクはてなブログをはじめよう!anemptyarchiveさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告する引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。