質問編集履歴
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参考サイト
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File without changes
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@@ -64,7 +64,7 @@
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```
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参考にしているのは以下のサイト
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参考にしているのは以下のサイトで、
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http://qiita.com/kenmatsu4/items/0a7a3ef71d4e8bb53da0
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参考サイト
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File without changes
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@@ -63,3 +63,11 @@
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return np.exp(-0.5*x_c/(sigma*sigma))
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```
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+
参考にしているのは以下のサイトのことをしたいと考えていまして、
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http://qiita.com/kenmatsu4/items/0a7a3ef71d4e8bb53da0
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+
以下のサイトのソースコードをpythonに変えて実行したいと思っています。
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https://github.com/hoxo-m/densratio/blob/master/R/uLSIF_search_sigma_and_lambda.R
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ソースコードの追加
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File without changes
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@@ -11,3 +11,55 @@
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nが100000、aが100で
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xが2次元で100000列、cが2次元で100列のデータです。
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```python
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sigma=10**np.linspace(-3.0,1.0,9)
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+
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+
lam=10**np.linspace(-3.0,1.0,9)
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+
kernel_num = 100
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def search_sigma_and_lambda(x, y, c, sigma, lam):
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nx = len(x);ny = len(y);n_min = min(nx,ny);kernel_num = len(c)
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score_new = np.inf;sigma_new = 0;lam_new = 0;
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+
for s in sigma:
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phi_x = np.array([compute_kernel_Gaussian(x,i,s) for i in c])
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+
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+
phi_y = np.array([compute_kernel_Gaussian(y,i,s) for i in c])
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+
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+
h = phi_x.sum(1) / nx
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+
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H = np.multiply.outer(phi_y,phi_y.T) / ny←「ここの部分でメモリエラーになります。」
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+
phi_x = phi_x[np.arange(n_min)]
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+
phi_y = phi_y[np.arange(n_min)]
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+
for la in lam:
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+
B = H + lam * np.identity(kernel_num)
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+
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+
B_inv = np.inv(B)
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B_inv_X = B_inv.dot(phi_y)
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print B_inv_X;sys.exit()
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def compute_kernel_Gaussian(x,centers,sigma):
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x_c = np.square(x-centers).sum(1)
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return np.exp(-0.5*x_c/(sigma*sigma))
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情報の更新
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File without changes
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@@ -7,3 +7,7 @@
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以下の行列の形にしたいと思っています。
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nが100000、aが100で
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xが2次元で100000列、cが2次元で100列のデータです。
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式の追加
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File without changes
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@@ -6,4 +6,4 @@
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以下の行列の形にしたいと思っています。
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式の追加
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File without changes
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@@ -1 +1,9 @@
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pythonで100×100000の行列自身の外積を求めて100×100の行列にしたいのですが、メモリエラーとなり実行出来ません。データが大きくても実行出来る方法があれば、どなたか教えていただけないでしょうか？
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追記
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以下の行列の形にしたいと思っています。
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