hayataka2049 https://blog.hatena.ne.jp/hayataka2049/ 静かなる名辞 https://hayataka2049.hatenablog.jp/ python 機械学習 sklearn numpy 回帰 はじめに 最小二乗法をnumpyで実装してみた。 理論背景についてはこちらを参照（外部リンク）。 mathtrain.jp PRMLの線形回帰モデル（線形基底関数モデル） from Yasunori Ozaki www.slideshare.net qiita.com やるべきこと 最小二乗法（正確には線形基底関数モデルによる回帰）は目的変数を説明変数の線形結合で表現しようというアイデア。面倒くさいことをすっ飛ばして言うと、次の式を解いて重みベクトルを求めれば良い。このは誤差関数（誤差のニ乗和）を最小化するようなパラメータになっている。 は次元の横ベクトルを個縦に並べたもの・・・で、よくskl… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fhayataka2049.hatenablog.jp%2Fentry%2F2018%2F01%2F21%2F183901" title="【python】numpyで最小二乗法を実装（線形、多項式、正則化など） - 静かなる名辞" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> http://chart.apis.google.com/chart?cht=tx&chl=%5Cvec%7Bw%7D Hatena Blog https://hatena.blog 2018-01-21 18:39:01 rich https://hayataka2049.hatenablog.jp/entry/2018/01/21/183901 1.0 100%