journey of Froakie (ケロマツの旅路)

Introduction sorry, this page is Japanese only.   最近SQLを勉強し始めたので自分のメモ代わりに得た知識を書こうと思います。 OSはwindowsでMYSQL server 5.7を使っています。 LOAD DATA INFILE CSVファイルをLOAD DATA INFILEで取り込おうとしたらエラーが出ました。エラーメッセージではsecure_file_privがどうのこうの...... ではまずsecure_file_privとはなんなのか確認していきます。 secure_file_priv secure_file_privはデフォルトで設定される項目の一つです。 secure_file_privがデフォルトで設定されているときは、その設定されているディレクトリにあるファイルしか読み取れません。 secure_file_privの値の確認は mysql> SELECT @@global.secure_file_priv で確認できます。 windowsの場合はProgramData/MySQL server 5.7/uploadsが指定されているようです。 CSVファイルのIMPORT では実際にuploadsの中にあるcsv fileをimportするcodeは以下です。取り込みたいファイルをselect@@global.secure_file_privで得られたディレクトリに置いておくのを忘れないでください。 C:/ProgramData/MySQL/MySQL server 5.7/Uploads/に入っているfile.csvをdbというデータベースのtabというtableにimportします。 DATA LOAD INFILE 'C:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 5.7/Uploads/ file.csv' INTO TABLE db.table selec @@global.secure_file_privで指定されているディレクトリ以外からファイルを取り込む方法は以下に記しておきます。 secure_file_privの変更 secure_file_privを変更したい、...

Robbins monro の実装 sorry, this page is Japanese only.   今回はRobbins monro の実装をしてみました。 Robbins monroは確率勾配降下法の学習率を入りテーション回数の逆数で割っていくものです。 使っているprogram言語はpython 3です。osはwindowsです。(macほしい...) アルゴリズム 確率勾配降下方とは目的関数の最適解を求めるアルゴリズムです。目的関数をf(X)とすると、手順は以下のようになっています。 初期学習率$n_0$を決めます。訓練データDを用意します。この訓練データは複数の初期値の集まりです。 訓練データから一つ初期値をランダムに取り出し、これを$x_0$とし、最初の予測値とします。 次の式に現在の予測値$x_0$を代入し、新たな予測値$x_{n+1}$を得ます。$$x_{n+1} = x_{n} - \frac{n_0}{n} grad f(X_n)$$ 収束して入れば4へ、収束していなければ2で得られた値$x{n+1}$を新たに$x_n$としてもう一度2を行う。 訓練データを一周していなければ2へ、一周していれば各初期値から得られた解の中から目的関数を最も小さくするものを選ぶ。　　 実装例 以下の目的関数を最小化させてみましょう。 $$f(x,y) = (x-2)^2 + (y-3)^2 $$ コマンドラインでpythonを実行していきます。 予想通り、（２，３）という解を導き出してくれました。目的関数が簡単だったので、初期値をどの値でとってもばっちり正解にたどり着いてくれました。 CODE 以下にRobbins monroの関数だけ置いておきます。 こちら にすべてのコードを載せています。 def Robbins_monro(function,grad,number_variable_gradient): init_learning_rate = 1.5 stepsize = 1000 init_value = np.array([range(-1000,1020,20) for i in range(number_v...

Introduction sorry, this page is Japanese only.   今日はエントロピーについて書こうと思います。これは確率論や統計学で死ぬほど大事なKLダイバージェンスといものを理解するために必要な知識です。 この記事ではエントロピーについてしか書きませんが、今度KLダイバージェンスについても書こうと思います。 KLダイバージェンスの記事はこちら Entropy 直観的な話 ある事象、「例えば明日大学の講義にX分遅刻する」という事象を考えます。 この事象に対する確率がP(X)が与えられているとしましょう。P(1)は一分遅刻する確率です。この時確率分布P(X）が持つ情報量はどれだけのものかとうことを考えたいとします。 明日の講義はテストを受けるとします。そのテストを受けないと単位を落としてしまします。しかし、テスト前日はすごく寝不足としましょう。遅刻する確率が99パーセントとわかった時、ほとんどどうあがいても遅刻するのであれば単位を落とすのはほぼ確実といえます。 よって前日に徹夜で勉強するよりも、睡眠不足を解消するために寝る方がよっぽど効率的であることがわかります。しかし、遅刻をする確率が50パーセントとわかった時、前日にテスト勉強をすればよいのか、せずに睡眠をとればよいのかわかりません。このように、確率が偏っているほど何が起こるか予測しやすく、対策を立てやすいのです。遅刻する確率が99パーセントとわかる時は遅刻する確率が50パーセントとわかった時に比べて圧倒的に多いはずです。 確率P(X)に対してこの情報量のことをP(X)の 自己エントロピー といいます。 そして、自己エントロピーの期待値のことを 平均エントロピー といいます。 立式 性質 ではこの情報量を数式で表していきましょう。まず自己エントロピーには大事な性質が二つあります。それが 互いに独立な確率変数の自己エントロピーはそれぞれの情報量の和で表される。 自己エントロピーは減少関数である。 の二つです。 自己エントロピーの加法性 互いに独立な確率変数の情報慮はそれぞれの情報量の和でなければいけません。例えば「明日の講義がY分早く終わる」という事象を考えます。この確率変数Yはあなたが何分講義に遅刻...