教師あり学習の一種であるナイーブベイズについて、少し簡単なメモを残しておきます。分類器の目標は、特徴変数が与えられた時に、このデータがどの分類に属すか()を判定することです。 (たとえば、irisデータの場合、に相当するものがsepal length sepal wi…

＜参考＞「XVA モデルの理論と実務」土屋修（https://store.kinzai.jp/public/item/book/B/12889/） CVAとは、カウンターパーティーがデフォルトした時、そのエクスポージャーに対し損失するリスク。実際にはネッティングセットで考える（ポートフォリオ全体…

土屋さんの「XVA モデルの理論と実務」（きんざいストア）を読んでいくつか気になった部分をメモにまとめておこうと思います。 知識が足りず理解が足らない部分もありますが、全体的に丁寧でわかりやすいと思いました。2-2章一部抜粋 時点0に観測する時点ま…

高次元データの可視化として次元削減手法もいろいろあるんだなということで、いくつか整理して違いを試してみようと思います。実際に、pythonを使ってirisのデータで確認してみます。(Python3.5) from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() …

これから、勉強したことを少しづつここでまとめていこうと思います。（なんで今までやらなかったんだろう。）まずは初歩的なところから、ソースコードの書き方もわからない。。ということで調べました。１）設定＞編集モードで「はてな記法モード」を選択２…