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機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

1回答

782閲覧

「Pythonで動かして学ぶ! 新しい機械学習の教科書」を読んでいて、意味がわからない場所があるので教えて下さい。

chronobcelp

総合スコア9

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2020/04/30 15:19

前提・実現したいこと

ここに質問の内容を詳しく書いてください。
「Pythonで動かして学ぶ! 新しい機械学習の教科書」を読んでいて、
Pythonでソフトマックス関数を書いていますが、意味がわからない場所があるので、よろしければ教えて下さい。

発生している問題・エラーメッセージ

エラーはありません。

該当のソースコード

python

1import numpy as np 2import matplotlib.pyplot as plt 3from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 4%matplotlib inline 5 6def softmax(x0, x1, x2): 7 u = np.exp(x0) + np.exp(x1) + np.exp(x2) 8 return np.exp(x0) / u, np.exp(x1) / u, np.exp(x2) / u 9 10xn = 20 11x0 = np.linspace(-4, 4, xn) 12x1 = np.linspace(-4, 4, xn) 13 14y = np.zeros((xn, xn, 3)) 15for i0 in range(xn): 16 for i1 in range(xn): 17 y[i1, i0, :] = softmax(x0[i0], x1[i1], 1) 18 19xx0, xx1 = np.meshgrid(x0, x1) 20plt.figure(figsize=(8, 3)) 21for i in range(2): 22 ax = plt.subplot(1, 2, i+1, projection='3d') 23 ax.plot_surface(xx0, xx1, y[:, :, i], 24 rstride=1, cstride=1, alpha=0.3, 25 color='blue', edgecolor='black') 26 ax.set_xlabel('$x_0$', fontsize=14) 27 ax.set_ylabel('$x_1$', fontsize=14) 28 ax.view_init(40, -125)

試したこと

y[i1, i0, :]とy[:, :, i]が何をやっているか意味がわかりません。
あとrange(2)ではうまくいきましたが、range(3)ではうまくいきませんでした。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

ここにより詳細な情報を記載してください。

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guest

回答1

0

y[i1, i0, :]とy[:, :, i]が何をやっているか意味がわかりません。

何の説明も無くそういう記述が出てきたのなら、その本はPythonを知っている人向けの本なのでしょう。
であれば、まずPythonに入門しましょう。もしくは、Pythonを知らない人向けの本を使うか。

リスト(配列)の添え字に、前後に値のない単独の:があれば、それはその軸での全部を表します。
a[:,1]だと2次元配列の「1列目」(つまり2番目の列)、a[0,:]だと`「0行目」(つまり最初の行)を表します。

投稿2020/04/30 15:29

otn

総合スコア85901

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