はじめに 多変量データは実世界の様々なところで現れる(e.g., 画像、音声、動画)．これらの多変量データの多くは、データ自体がもつ次元 (e.g., ピクセル数)よりも小さい次元(自然画像の多様体的なやつ)で表現することができる． データから低次元の構造(低…

はじめに 「情報幾何学の新展開」という本を読んでいる． まだ序盤しか読めてない上に，あまり理解できていないが，自分の理解のために，例として1次元ガウス分布を対象として，以下の導出とプロットをやる． 指数型分布族の標準形および双対座標系 ポテンシ…

機械学習とかやっていると複数のパラメータを，コマンドラインから設定したいことがある． 割といい感じにできるようになった気がするので，備忘録として書いておく． コマンドラインパーサとしてclickを使う． clickについては，こちらが詳しくていい感じだ…

はじめに 統計的因果探索を読んでいる． この中で，独立成分分析が出てくるが，そういえばあんまり理解できていなかったので，実装して理解する． 日本語の本も見たけど，結局 Independent Component Analysis: Algorithms and Applicationsがわかりやすかっ…

概要 リーマン多様体上での最適化のお勉強をしている． 多様体上での最適化では接空間上での勾配を求めたり，多様体上へレトラクションしたりする． 例として球面上で，自明な最適化とレイリー商(対称行列の固有ベクトルを求める)をやる． レイリー商から複…