クロニクル MacにMinicondaをインストール

Mac0S 15.6.1です。

https://www.anaconda.com/docs/getting-started/miniconda/install#macos-2

に従ってやってみます。

ただし、少しだけ方法を変えています。

1. ダウンロード

ターミナルにて

curl https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh -o miniconda.sh

miniconda.shがダウンロードされます。

2.インストール

bash miniconda.sh

インストーラが起動します。聞かれることに、以下の内容で答え、インストールしました。

Do you accept the license terms? [yes|no]

>>> yes

[/Users/・・(ユーザ名)・・/miniconda3] >>>

何も入力せず、そのままエンター

--インストールが始まるので待つ--

You can undo this by running `conda init --reverse $SHELL`? [yes|no]

>>> yes

インストールが終了します。

3.確認

新しいターミナルを上げると

(base) ・・・ ~ % 

となっています。minicondaのbase環境にいるということ。

% python -V

Python 3.13.5

%  conda info -e

# conda environments:

#

base                 * /Users/・・・/miniconda3

無事にインストールされているようです。

前処理 欠損値を埋める方法

データの前処理で欠損値を埋める方法には、次がある

1.平均値を使う

2.最小二乗法を使う

3.最尤法を使う

ニューラルネットワークの訓練の手順

1.アーキテクチャの定義

入力ノード、出力ノード、隠れ層の数などを定義する。

2.重みの初期化

3.データを入力

4.入力ごとに重みをかける

5.重みをかけられた入力値から、隠れ層の値を計算する

6.各隠れ層の値に、活性化関数を適用する

7.隠れ層の結果から、出力層の値を計算する

8.出力層の活性化関数を計算する

9.予測値と出力値の差を計算する

10.9.の結果で、各重みを更新する

11.終了条件に達しない場合、3.以降を繰り返す

検定

ある事象が、偶然おこったものか、そうではなく、意味があるのか、を調べる。

次のような手法がある。

1.2つのカテゴリーデータ間の関連性の有無

　カイ二乗検定

2.2つのデータ群の差の有無を確かめる

2-1.データが正規分布と仮定するパラメトリックな方法(平均値や標準偏差を利用)

　　t検定など

2-2.正規分布を仮定せず、平均値や標準偏差を利用せず、データの順位などを利用

　　順和検定など

ブラケット記法

量子の状態を表す記号

　|0> ・・・’０’の状態

　|1> ・・・’１’の状態

重ね合わせの状態は

α|0> + β|1>

で表す

αとβは、|0>と|1>がどのぐらいの割合で、重ね合わさっているかを表す

αとβは、複素数となり、|α|の２乗が、測定したときに、|0>が出る確率、|β|の２乗が、測定

したときに、|1>が出る確率となる。