numpyを使って、 ランダムなデータを作ってそれをonehotにするやり方です。 n_dimはラベルの数。 n_dataは生成するrandomデータの数。 y = np.random.randint(0, n_dim, size=[n_data]) # to one-hot n_labels = len(np.unique(y)) y = np.eye(n_labels)[y] …

混乱するのでまとめました。 信頼区間 Confidence interval 区間推定 おまけ：点推定（最尤推定） ベイズ信頼区間 Credible interval ベイズ推定 参考文献 信頼区間 Confidence interval 信頼区間は区間推定の際に出てくる言葉です。 区間推定 データがとし…

CNNのフィルターの中身をみる方法 一次元データの時 from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Conv1D, Flatten, Reshape from tensorflow.keras.models import Model n_filter = 10 inputs = Input(shape=(64,)) hidden = Reshape((64, 1))(input…