Math in Machine Learning / PCA and SVD with Applications
機会学習の数学とPCA/SVD
Colab での練習コードつきです.コードはこちら.
https://colab.research.google.com/drive/1YZgZWX5a7_MGA__HV2bybSuJsqkd4XxD?usp=sharing
23. SVDの応⽤からの理解︓ eigenface
Washington ⼤学の Steve Brunton 先⽣の YouTube チャネル
にて、120回以上の動画で詳しくこの本の中について解説されて
いる。その中の、eigenface の回をご紹介。
Databookuw.com
By Kenji Hiranabe with the kindest help of Prof. Gilbert Strang
24. Eigenfaces – Yale B Dataset
By Kenji Hiranabe with the kindest help of Prof. Gilbert Strang 28
256値×32K 画素×64枚× 36⼈、から、特異値ベクトルを抽出
25. Eigenfaces – Yale B Dataset
By Kenji Hiranabe with the kindest help of Prof. Gilbert Strang 29
256値×32K 画素×64枚× 36⼈、から、特異値ベクトルを抽出
32. By Kenji Hiranabe with the kindest help of Prof. Gilbert Strang 39
顔データを元よりも少数
次元の基底によって復元
する。
基底は、U を特異値の⼩
さい⽅を削除ししまった
近似。
このU平⾯に新しい顔を
射影し、その座標(少数)
をαという。このαを使っ
て、新しい顔を表現する。
(データ圧縮)
顔を次元を順次増
やして復元。
効率は良くないが、
⽝も表現できるよ。
(だいぶ怖い)
33. 参照⽂献と
謝辞
• Linear Algebra for Everyone
(⽇本語 来年)
http://math.mit.edu/everyone/
• MIT OpenCourseWare 18.06
http://web.mit.edu/18.06/www/vi
deos.shtml
• A 2020 Vision of Linear Algebra
https://ocw.mit.edu/resources/res
-18-010-a-2020-vision-of-linear-
algebra-spring-2020/
• マトリックスワールド
https://anagileway.com/2020/09/
29/matrix-world-in-linear-algebra-
for-everyone/
• 4つの部分空間 Tシャツ
https://anagileway.com/2020/06/
04/prof-gilbert-strang-linear-
algebra/
This work is inspired by Prof. Strangʼs
books and lecture videos. I deeply
appreciate his work, passion and
personality.
By Kenji Hiranabe with the kindest help of Prof. Gilbert Strang
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34. By Kenji Hiranabe with the kindest help of Prof. Gilbert Strang 41
Tシャツ作った!
35. Thank you for
reading!
Any comments or feedbacks are welcome to:
Kenji Hiranabe (hiranabe@gmail.com)
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