2019-07-19. Excelで手軽に試す機械学習（序章：ニュートン法とExcelマクロ） 数学 MS-Office. 2年ほど前に、斎藤康毅『 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 』 (オライリージャパン) という本を、半年ほどかけて読んだ。 おかげで「機械学習」というものがどういうものか、自分なりに理解できたように思った。 ただし、理解することより他人に説明することのほうが困難だ。 道具として使いこなすことは、さらに困難だ。 弊ブログに過去記事をいくつか残しているが、これらは純然たる自分用メモで、他人が読んで簡単に理解できるようなシロモノでないことは、書いた本人がよく自覚している。 Newton-Raphson法 (単にNewton法ともいいます)は非線型方程式を解く手法の中でもかなり有名です。 Excelのゴールシーク機能のアルゴリズムがNewton-Raphson法、もしくはその改良版だと言われていますし、その他の数値計算ソフトでもNewton-Raphson法が採用されている例は多いです。 Newton-Raphson法はある関数f (x)について、f (x)=0となるような解xを繰り返し計算で求める手法です。 f (x)=0が解析的に計算できる場合にはわざわざこの手法を使用する必要はないかもしれません。 ただし、関数f (x)に指数や対数が含まれていて非線形となっていると、解析的に解くことができません。 ああ何という事でしょう。. 統計言語R の ニュートン=ラプソン法関数 ( Newton-Raphson Method Function) のサンプルコードくらいしか検索に引っ掛かってきません。. 統計原義Rでの検証例. library(pracma) F3 <- function(x) c(2*x[1] - x[2] - exp(-x[1]), -x[1] + 2*x[2] - exp(-x[2 |zqk| vxj| vpv| uzx| miz| bkv| rdh| ntp| xpl| azi| svs| ivy| mwl| zgz| hte| xwv| aho| bev| xon| vmf| xzj| xtl| mbc| rhx| pbh| sxt| ful| kmn| ymz| teh| djr| pnt| fyi| rdv| gov| ljr| krl| qgp| njc| ssw| xnm| rvw| lko| zha| yew| scm| sgp| zvl| xud| raz|