git svn rebase だと指定のブランチのみだが、こちらは関連付けたリポジトリ全体の変更を取得する。
$ git svn fetch
library(slam) | |
library(skmeans) | |
# CSV からデータの読み込み | |
x <- read.csv("data.csv") | |
# skmeans で扱えるデータ構造(simple triplet matrix)に変換 | |
s <- as.simple_triplet_matrix(x) | |
# k-means 実行 |
data { | |
int<lower=1> D; // number of dimensions | |
int<lower=1> N; // number of samples | |
int<lower=1> M; // number of mixture components | |
vector[D] X[N]; // data to train | |
} | |
parameters { | |
simplex[M] weights; // mixture weights | |
vector[D] mu[M]; // means | |
cov_matrix[D] sigma[M]; // covariance matrix |
# -*- coding: utf-8 -*- | |
from sklearn.datasets import make_classification | |
import numpy as np | |
import matplotlib.pyplot as plt | |
import pystan | |
NUM_MIXTURE_COMPONENTS = 4 | |
NUM_DIMENSIONS = 2 |
data { | |
int<lower=1> D; // number of dimensions | |
int<lower=1> N; // number of samples | |
int<lower=1> M; // number of mixture components | |
vector[D] X[N]; // data to train | |
} | |
parameters { | |
simplex[M] weights; // mixture weights | |
vector[D] mu[M]; // means | |
vector<lower=0.0>[D] sigma[M]; // standard deviation |
import numpy as np | |
from sklearn import cross_validation, mixture | |
import pickle | |
import os | |
import pystan | |
import time | |
import matplotlib.pyplot as plt | |
def dump_stan_model(stan_model, compiled_file_name): |
#include <cmath> | |
// ---------------------------------------------------------------------------- | |
// Kullback-Leiblier Divergence (KLD-divergence, asymmetric) | |
// ---------------------------------------------------------------------------- | |
float calcKld( | |
const int nDim, | |
const float* mean1, | |
const float* var1, | |
const float* mean2, |
#include <cmath> | |
// クラスタ C1 = C1a∪C1b のとき、クラスタC1とC2の距離をC2とC1a, C1bの距離情報から求めることができる。 | |
// 計算時間はクラスタのメンバ数に依存しない。 | |
// 参考 http://ibisforest.org/index.php?Lance-Williams%20updating%20formula | |
//! Lance-Williams Updating Formula | |
/*! | |
@param[in] dist_1a2 distance between C1a and C2 | |
@param[in] dist_1b2 distance between C1b and C2 |
library(ggplot2) | |
# CSV 読み込み | |
color_plot_data <- read.csv("points.csv") | |
# 座標データとして x, y 列、色データとして r, g, b 列を与えて散布図を描画 | |
ggplot(data=color_plot_data, aes(x=x, y=y, col=rgb(r, g, b))) + | |
geom_point() + | |
scale_color_identity() | |
package mlp.onlineml.classification.binary | |
import breeze.linalg.{DenseMatrix, DenseVector} | |
/** | |
* A base class of binary linear classification | |
* | |
* @param w weight vector | |
* @param sigma covariance matrix | |
*/ |