lars/FYS-STK4155
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity

update

Browse Source
This commit is contained in:
Morten Hjorth-Jensen
2023-11-08 15:57:33 +01:00
parent 2edd177646
commit 3b9f0dbb29
145 changed files with 3873 additions and 2256 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files
doc/LectureNotes/_build/html/chapter2.html
+68 -58
View File
@@ -343,6 +343,16 @@ const thebe_selector_output = ".output, .cell_output"
Week 43: Deep Learning: Constructing a Neural Network code and solving differential equations
</a>
</li>
<li class="toctree-l1">
<a class="reference internal" href="week44.html">
Week 44, Convolutional Neural Networks (CNN)
</a>
</li>
<li class="toctree-l1">
<a class="reference internal" href="week45.html">
Week 45, Recurrent Neural Networks
</a>
</li>
</ul>
<p aria-level="2" class="caption" role="heading">
<span class="caption-text">
@@ -1325,10 +1335,10 @@ covariance matrix through the <strong>np.linalg.eig()</strong> function.</p>
</div>
</div>
<div class="cell_output docutils container">
<div class="output stream highlight-myst-ansi notranslate"><div class="highlight"><pre><span></span>0.023888460698069384
4.161573669199933
[[0.708589 2.01323615]
[2.01323615 6.75406265]]
<div class="output stream highlight-myst-ansi notranslate"><div class="highlight"><pre><span></span>0.07752620206774397
4.3068687590657415
[[1.01031184 2.85759522]
[2.85759522 9.0542566 ]]
</pre></div>
</div>
</div>
@@ -1365,10 +1375,10 @@ a more brute force way. Here we scale the mean values for each column of the des
</div>
</div>
<div class="cell_output docutils container">
<div class="output stream highlight-myst-ansi notranslate"><div class="highlight"><pre><span></span>0.08737007811453563
1.792898603630095
[[1. 0.65673455]
[0.65673455 1. ]]
<div class="output stream highlight-myst-ansi notranslate"><div class="highlight"><pre><span></span>0.07472152457534222
1.4560786541572335
[[1. 0.61219726]
[0.61219726 1. ]]
</pre></div>
</div>
</div>
@@ -1398,30 +1408,30 @@ this matrix we easily see that it is a positive definite matrix.</p>
</div>
</div>
<div class="cell_output docutils container">
<div class="output stream highlight-myst-ansi notranslate"><div class="highlight"><pre><span></span>[[ 0.1036544 0.17432695]
[ 0.51758232 1.25700419]
[-1.37236385 -4.22805937]
[-0.46766277 -1.52501047]
[ 0.99175336 3.59187177]
[-2.34718587 -5.3512747 ]
[ 1.94980712 6.99450177]
[ 0.24849282 -0.56424167]
[-0.35408251 -2.3930301 ]
[ 0.73000497 2.04391163]]
<div class="output stream highlight-myst-ansi notranslate"><div class="highlight"><pre><span></span>[[-0.59265811 -0.57943748]
[ 0.08641073 0.06656566]
[-0.68596176 -2.59060904]
[ 0.47558206 1.64482901]
[ 0.21597684 -0.67723533]
[ 1.22935165 5.02293408]
[-0.51249881 -3.38478181]
[ 0.29220202 1.35149796]
[ 0.10955639 0.86177342]
[-0.61796102 -1.71553646]]
0 1
0 0.103654 0.174327
1 0.517582 1.257004
2 -1.372364 -4.228059
3 -0.467663 -1.525010
4 0.991753 3.591872
5 -2.347186 -5.351275
6 1.949807 6.994502
7 0.248493 -0.564242
8 -0.354083 -2.393030
9 0.730005 2.043912
0 -0.592658 -0.579437
1 0.086411 0.066566
2 -0.685962 -2.590609
3 0.475582 1.644829
4 0.215977 -0.677235
5 1.229352 5.022934
6 -0.512499 -3.384782
7 0.292202 1.351498
8 0.109556 0.861773
9 -0.617961 -1.715536
0 1
0 1.000000 0.966337
1 0.966337 1.000000
0 1.000000 0.921567
1 0.921567 1.000000
</pre></div>
</div>
</div>
@@ -1478,37 +1488,37 @@ this matrix we easily see that it is a positive definite matrix.</p>
<div class="cell_output docutils container">
<div class="output stream highlight-myst-ansi notranslate"><div class="highlight"><pre><span></span> 0 1 2 3 4 5 6 7 \
0 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
1 0.0 0.084489 0.079202 0.083269 0.079700 0.076331 0.074355 0.071456
2 0.0 0.079202 0.075352 0.079849 0.077042 0.074328 0.072527 0.070086
3 0.0 0.083269 0.079849 0.087761 0.084946 0.082203 0.081779 0.079170
4 0.0 0.079700 0.077042 0.084946 0.082590 0.080248 0.079820 0.077517
5 0.0 0.076331 0.074328 0.082203 0.080248 0.078258 0.077833 0.075804
6 0.0 0.074355 0.072527 0.081779 0.079820 0.077833 0.078423 0.076337
7 0.0 0.071456 0.070086 0.079170 0.077517 0.075804 0.076337 0.074477
8 0.0 0.068743 0.067765 0.076678 0.075294 0.073824 0.074307 0.072650
9 0.0 0.066200 0.065559 0.074301 0.073154 0.071901 0.072338 0.070865
10 0.0 0.065631 0.064814 0.074306 0.072976 0.071564 0.072718 0.071080
11 0.0 0.063225 0.062696 0.071960 0.070845 0.069629 0.070705 0.069239
12 0.0 0.060971 0.060691 0.069733 0.068809 0.067769 0.068771 0.067462
13 0.0 0.058856 0.058793 0.067619 0.066865 0.065984 0.066919 0.065753
14 0.0 0.056870 0.056996 0.065613 0.065012 0.064275 0.065147 0.064113
1 0.0 0.079330 0.084471 0.080541 0.081753 0.082306 0.073011 0.072990
2 0.0 0.084471 0.092487 0.087280 0.089513 0.090777 0.079391 0.079777
3 0.0 0.080541 0.087280 0.087211 0.088900 0.089752 0.082231 0.082329
4 0.0 0.081753 0.089513 0.088900 0.091023 0.092206 0.083848 0.084164
5 0.0 0.082306 0.090777 0.089752 0.092206 0.093657 0.084672 0.085172
6 0.0 0.073011 0.079391 0.082231 0.083848 0.084672 0.079611 0.079715
7 0.0 0.072990 0.079777 0.082329 0.084164 0.085172 0.079715 0.079958
8 0.0 0.072802 0.079892 0.082196 0.084212 0.085382 0.079597 0.079964
9 0.0 0.072527 0.079854 0.081937 0.084110 0.085425 0.079353 0.079836
10 0.0 0.064985 0.070571 0.075171 0.076586 0.077304 0.074181 0.074265
11 0.0 0.064627 0.070400 0.074809 0.076355 0.077194 0.073842 0.074026
12 0.0 0.064245 0.070170 0.074403 0.076066 0.077017 0.073458 0.073736
13 0.0 0.063864 0.069919 0.073987 0.075758 0.076814 0.073063 0.073431
14 0.0 0.063500 0.069672 0.073582 0.075454 0.076612 0.072676 0.073131
8 9 10 11 12 13 14
0 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
1 0.068743 0.066200 0.065631 0.063225 0.060971 0.058856 0.056870
2 0.067765 0.065559 0.064814 0.062696 0.060691 0.058793 0.056996
3 0.076678 0.074301 0.074306 0.071960 0.069733 0.067619 0.065613
4 0.075294 0.073154 0.072976 0.070845 0.068809 0.066865 0.065012
5 0.073824 0.071901 0.071564 0.069629 0.067769 0.065984 0.064275
6 0.074307 0.072338 0.072718 0.070705 0.068771 0.066919 0.065147
7 0.072650 0.070865 0.071080 0.069239 0.067462 0.065753 0.064113
8 0.071008 0.069391 0.069456 0.067774 0.066143 0.064568 0.063051
9 0.069391 0.067929 0.067859 0.066323 0.064827 0.063378 0.061977
10 0.069456 0.067859 0.068437 0.066752 0.065119 0.063542 0.062023
11 0.067774 0.066323 0.066752 0.065207 0.063705 0.062250 0.060845
12 0.066143 0.064827 0.065119 0.063705 0.062325 0.060983 0.059685
13 0.064568 0.063378 0.063542 0.062250 0.060983 0.059749 0.058550
14 0.063051 0.061977 0.062023 0.060845 0.059685 0.058550 0.057446
1 0.072802 0.072527 0.064985 0.064627 0.064245 0.063864 0.063500
2 0.079892 0.079854 0.070571 0.070400 0.070170 0.069919 0.069672
3 0.082196 0.081937 0.075171 0.074809 0.074403 0.073987 0.073582
4 0.084212 0.084110 0.076586 0.076355 0.076066 0.075758 0.075454
5 0.085382 0.085425 0.077304 0.077194 0.077017 0.076814 0.076612
6 0.079597 0.079353 0.074181 0.073842 0.073458 0.073063 0.072676
7 0.079964 0.079836 0.074265 0.074026 0.073736 0.073431 0.073131
8 0.080086 0.080069 0.074152 0.074008 0.073810 0.073592 0.073378
9 0.080069 0.080157 0.073929 0.073876 0.073766 0.073635 0.073504
10 0.074152 0.073929 0.070129 0.069821 0.069475 0.069119 0.068771
11 0.074008 0.073876 0.069821 0.069595 0.069327 0.069048 0.068774
12 0.073810 0.073766 0.069475 0.069327 0.069136 0.068931 0.068731
13 0.073592 0.073635 0.069119 0.069048 0.068931 0.068800 0.068671
14 0.073378 0.073504 0.068771 0.068774 0.068731 0.068671 0.068612
</pre></div>
</div>
</div>