numpy ベクトル同士の内積

1.文法

dot()関数を利用する

2.サンプル

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np

x = np.array([1,2,3])
y = np.array([4,5,6])

#-- 1*4+2*5+3*6
print(np.dot(x,y))

3.実行結果

32

ボンフェローニの補正

・多くのデータを扱う際には、有意水準α=0.05では、帰無仮説の破棄が多くなる

この問題を多重検定問題という

・多重検定問題を避けるのが、ボンフェローニの補正。

これは、データn、有意水準αに対して、α/n を有意水準とするもの

勾配

関数 f の勾配とは、f の偏微分すべてを要素とするベクトル

CRISP-DMプロセスのライフサイクル

1.ビジネスの理解

2.データの理解

利用できるデータソースやデータの種類を把握する

3.データの準備

データを形式化し、機械学習ができるようにする

4.モデリング

機械学習を行う、最良のモデルを選ぶ

5.評価

モデルが目的にあっているか

6.配置

量子テレポーテーション

量子力学(量子テレポーテーション）を使って

瞬時に情報を移動させる