カメラキャリブレーション – 内部パラメータ・外部パラメータから3次元復元まで
Contents はじめにカメラキャリブレーションとはなぜカメラキャリブレーションが必要かカメラの内部パラメータ（Intrinsic Parameters）カメラ行列歪み係数カメラの外部パラメータ（Extrinsic P...
球面上に均一にランダム分布する点群を生成する
Contents はじめに乱数を用いた球面上への均一な点の配置確率密度関数と累積分布関数累積分布関数の逆関数乱数を用いた点群の生成と可視化 (Pythonコード)黄金比を用いた球面上への点の配置黄金比とフィボナッチ数列P...
3次元回転の最適化計算
Contents はじめにリー代数とはPythonで実験してみる無限小回転の行列準備: 最も近い回転行列への補正最適化まとめはじめに この記事では、あるコスト関数を最小化するための3次元回転の最適化について、リー代数の考...
データの性質で選ぶナイーブベイズのサブタイプ
Contents はじめにナイーブベイズの基本4つのクラスの役割と使いどころMultinomialNB：カウントデータの王道BernoulliNB：特徴の有無で判断するGaussianNB：連続値を正規分布で捉えるCom...
次元削減手法の比較検証：定量的・定性的評価によるPCA、t-SNE、UMAPの特徴分析
Contents はじめに次元削減手法の理論的背景PCA（主成分分析）t-SNEUMAP評価指標トラストワーシネス（Trustworthiness）再構成誤差（Reconstruction Error）実験：3つのデータ...
混合整数計画法（MIP）の理論と実践
Contents はじめにMIPの基本と解法のポイントMIPの基本概念と定式化分枝限定法とカット平面法モデル実装のポイント（Python）問題設定とモデル構築例PythonによるMIPモデル実装例ソルバー活用のポイント事...
時系列データの予測：LSTMとTransformerの性能比較
Contents はじめに時系列予測の基礎LSTMとTransformerの理論LSTM（Long Short-Term Memory）Transformer実装と比較データの生成データセットの準備モデルの実装実験結果実...
因果推論入門：基本概念とPythonによる実践
Contents はじめに因果推論の基本的な考え方潜在的結果フレームワーク重要な概念因果効果推定の課題：選択バイアス因果効果の推定方法Pythonによる実践例Step 1: データの生成Step 2: 選択バイアスの確認...
金融データのプライバシー保護：合成データ生成技術の概要と考察
Contents はじめにプライバシー保護技術の潮流：匿名化から差分プライバシーへ合成データ生成の主要なアプローチ古典的な匿名化手法：マイクロアグリゲーション統計モデルによるアプローチDPを応用した生成モデル：理論保証と...
機械学習モデルの説明可能性手法の比較：SHAPとLIMEの出力の一貫性評価
Contents はじめに検証仮説説明可能性手法の理論的背景SHAP値のローカルな説明LIMEのローカルな説明実験設計データセット生成評価指標実験結果と考察ローカルな説明の一貫性評価まとめコードはじめに 機械学習モデルの...
準モンテカルロ法で使用される低不一致列の解説、次元数による有効性の違い
Contents はじめにサンプル点の選び方：乱数vs格子点vs低不一致列乱数の一様性と不一致性低不一致列の種類と特徴Halton列Sobol列不一致度の理論的解析実験：積分計算での収束性比較高次元での振る舞い次元による...
モンテカルロ法における次元の呪いの緩和方法：重点サンプリングによる効率化
Contents はじめに専門用語の解説次元の呪いの緩和手法比較重点サンプリングの実装被積分関数の可視化サンプリング分布の比較実装の解説実験結果と考察まとめはじめに モンテカルロ法は、確率的なサンプリングを用いて数値積分...