ipywidgets[ipywidgets] 35. FloatLogSliderで正則化パラメータを調整してL2正則化
sklearn.linear_modelのRidgeにより、過学習を抑制した線形回帰(L2正則化)ができる。ここではノイズの多いデータを対象に、ipywidgetsのFloatLogSliderでL2正則化のパラメータ(alpha)を調整する方法について説明する。
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matplotlib Animation[scikit-learn] 13. linear_model.RidgeによるL2正則化
sklearn.linear_modelのRidgeにより、線形回帰で過学習を抑制することが可能なL2正則化ができる。ここではノイズの多いデータを対象に、L2正則化のパラメータ(alpha)を調整した時の変化をアニメーションで表示する。
lmfit[lmfit] 23. basinhopping法によるフィッティング
データをガウス関数モデルでカーブフィッティングする際に、basinhopping法を用いた。色々なパラメータを変化させてフィッティングした時のデータをiter_cbを使って取得し、matplotlib FuncAnimationでアニメーションを作成した。これによって、各種パラメータがフィッティングに及ぼす影響を調べた。
matplotlib[scikit-image] 102. MorphACWEによる画像のセグメンテーション(skimage.segmentation.morphological_chan_vese)
skimage.segmentation の morphological_chan_veseで、モフォロジカル・スネーク法によるセグメンテーションを行うことができる。ここでは、Morphological Active Contours without Edges(MorphACWE)で画像をセグメンテーションした例について説明する。MorphACWEはオブジェクトの内側と外側の領域のピクセル値の平均値が異なる場合にうまく機能すると言われている。
matplotlib[matplotlib animation] 106. skimage.segmentation.expand_labelsによるラベル領域の非オーバーラップ展開
skimageのlabelで作成したlabel画像のラベルをexpand_labelsによって重なり合うことなく拡大させた様子をmatplotlibのFuncAnimationのアニメーションで表示する。
matplotlib[matplotlib animation] 101.1D拡散方程式による熱拡散アニメーション
1次元の拡散方程式により、熱が拡散する様子をmatplotlibのFuncAnimationで表示する方法について説明する。
matplotlib Animation[matplotlib animation] 96. いろいろな波のアニメーション
色々な波のアニメーションをmatplotlibのFuncAnimationによって作成する。
matplotlib[matplotlib animation] 91. 画像の複製アニメーション
１枚の画像を複製して表示するアニメーションをmatplotlibのFuncAnimationによって作成する。