14. ここで余弦定理を思い出します。
kb ak2
= kak2
+ kbk2
2kakkbk cos ✓
kb ak2
= (b a) · (b a) = a · a + b · b 2a · b
= kak2
+ kbk2
2a · b
左辺を展開すると・・・
15. ここで余弦定理を思い出します。
kb ak2
= kak2
+ kbk2
2kakkbk cos ✓
kb ak2
= (b a) · (b a) = a · a + b · b 2a · b
= kak2
+ kbk2
2a · b
左辺を展開すると・・・
同じなので、
16. ここで余弦定理を思い出します。
kb ak2
= kak2
+ kbk2
2kakkbk cos ✓
kb ak2
= (b a) · (b a) = a · a + b · b 2a · b
= kak2
+ kbk2
2a · b
左辺を展開すると・・・
消去可能!
2a · b = 2kakkbk cos ✓
) a · b = kakkbk cos ✓
17. ここで余弦定理を思い出します。
kb ak2
= kak2
+ kbk2
2kakkbk cos ✓
kb ak2
= (b a) · (b a) = a · a + b · b 2a · b
= kak2
+ kbk2
2a · b
左辺を展開すると・・・
2a · b = 2kakkbk cos ✓
) a · b = kakkbk cos ✓
a · b = kakkbk cos ✓
18. a · b = kakkbk cos ✓
定義2
よって、もう一つの内積の定義、
と同値であることがわかりました。
32. この節のまとめ
a · b = a1b1 + · · · + anbn =
nX
i=1
aibi
a · b = kakkbk cos ✓
a
b
θ
c = kbk cos ✓
内積には2つの定義があり、
射影される側のベクトルの長さが1の時は、内積は
cosθである。
計算するならこちら
意味がわかるのはこちら
36. carsデータセット (speedデータ)
= ¯x =
1
n
nX
i=1
xi平均
= s2
=
1
n
nX
i=1
(xi ¯x)2
分散
標準偏差 = s =
v
u
u
t 1
n
nX
i=1
(xi ¯x)2
偏差
37. 標準偏差 = s =
v
u
u
t 1
n
nX
i=1
(xi ¯x)2
carsデータセット (speedデータ)
= ¯x =
1
n
nX
i=1
xi平均
= s2
=
1
n
nX
i=1
(xi ¯x)2
分散 各データ平均からの差をそ
れぞれ2乗して和をとった
もの。散らばり具合の指標
偏差
40. 分散・標準偏差のもう一つのイメージ
x = (x1, · · · , xn)
x0
= (x1 ¯x, · · · , xn ¯x)
データをn次元ベクトル として見てみる。x
平均 からの偏差のベクトルを¯x
とすると、その時、 の長さ はx0 kx0
k
kx0
k =
v
u
u
t
nX
i=1
(xi ¯x)2
で、表される。
41. 分散・標準偏差のもう一つのイメージ
よって
= s =
v
u
u
t 1
n
nX
i=1
(xi ¯x)2
=
r
1
n
v
u
u
t
nX
i=1
(xi ¯x)2 =
r
1
n
kx0
k
となり、標準偏差はベクトル の長さの
一種と考えられる。
x0
kx0
k =
v
u
u
t
nX
i=1
(xi ¯x)2
x’
kx
0 k