python 非負値行列因子分解（NMF）の概要とアルゴリズム及び実装例について
非負値行列因子分解（NMF）の概要
非負値行列因子分解（Non-negative Matrix Factorization、NMF）は、与えられた非負の行列を2つの非負の行列の積に分解する手法となる。具体的には、与えられ...
線形代数:Linear Algebra
python python 特異値分解(Singular Value Decomposition, SVD)の概要とアルゴリズム及び実装例について
特異値分解(Singular Value Decomposition, SVD)の概要
特異値分解（Singular Value Decomposition、SVD）は、行列を3つの行列の積に分解する手法であり、この分解...
アルゴリズム:Algorithms 重複のあるグループ正則化の概要と実装例について
概要
重複のあるグループ正則化（Overlapping Group Lasso）は、機械学習や統計モデリングにおいて、特徴選択やモデルの係数の推定に使用される正則化手法の一種であり、通常のグループ正則化と...
python ガウス・ザイデル法の概要とアルゴリズム及び実装例について
ガウス・ザイデル法の概要
ガウス・ザイデル法は、線形方程式の連立方程式の解を求めるための反復法の一つであり、特に、係数行列が対角要素が非ゼロであり、対角優位性を持つ場合に効果的な手法となる。
この方法では、方程式の...
最適化:Optimization Higher Order Singular Value Decomposition (HOSVD)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Higher Order Singular Value Decomposition (HOSVD)の概要
Higher Order Singular Value Decomposition（HOSVD）は、テンソル（3次...
python クロスエントロピーの概要と関連アルゴリズム及び実装例
クロスエントロピーの概要
クロスエントロピー（Cross Entropy）は、情報理論や機械学習などの分野でよく使われる概念です、特に、分類問題において、モデルの予測と実際のデータとの間の差異を定量化するために使われるも...
python テンソル分解のランダムアルゴリズムの概要と実装例について
テンソル分解のランダムアルゴリズムについて
テンソル分解のランダムアルゴリズムは、大きなテンソルをより小さなテンソルの積に分解する方法で、テンソルは多次元配列であり、テンソル分解はそのテンソルを複数のランク1テンソル（ま...
python Block Term Decomposition(BTD)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Block Term Decomposition(BTD)の概要
Block Term Decomposition (BTD) は、テンソルデータ解析のための手法の1つとなる。テンソルデータは、2次元の行列に類似した多次...
python Alternating Least Squares for Non-Negative Matrix Factorization (ALS-NMF)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Alternating Least Squares for Non-Negative Matrix Factorization (ALS-NMF)の概要
Alternating Least Squares for Non...
python Alternating Least Squares for Tensor Factorization (ALS-TF)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Alternating Least Squares for Tensor Factorization (ALS-TF)の概要
Alternating Least Squares for Tensor Factorizat...