第8回　線形回帰［前編］ | gihyo.jp

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yumu19 ふむ「変数間の関係を関数で表すことを機械学習では「回帰」と言います。」

機械学習

2012/05/17 リンク

bojonne 線形回帰

2012/04/19 リンク

satojkovic 仮定

PRML

2011/02/20 リンク

TohgorohMatsui 第8回線形回帰［前編］ | 機械学習はじめよう | gihyo.jp

機械学習

2011/02/17 リンク

riywo 「仮定です」キリッ

2011/02/16 リンク

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第8回　線形回帰［前編］ | gihyo.jp

﹁機械学習はじめよう﹂というタイトルの連載なのですが、実は今まで機械学習そのものの話がほとんどあ... ﹁機械学習はじめよう﹂というタイトルの連載なのですが、実は今まで機械学習そのものの話がほとんどありませんでした……。今回からようやく機械学習がはじまります。連載の第1回では、機械学習とは﹁解決したい問題﹂を数値化する﹁モデル﹂と、モデルのパラメータをデータから決める﹁学習﹂からなることを紹介しました。しかし、これだけ聞いて﹁なるほど、わかった﹂という人はまずいないでしょう。やはりもう少し具体的な説明が欲しいところですね。そこで今回は、数ある機械学習の中でもっとも歴史のある手法を紹介します。他の新しい手法に比べてもずっとシンプルですが、そこにはちゃんと機械学習のエッセンスが詰まっています。そこから機械学習というものをより具体的に理解できるはずです。2つの変数の関係を見つけようまずは例題として、2つの変数間の関係を調べてみましょう。﹁⁠2つの変数﹂には、﹁⁠気温と湿度﹂のようにいかにも

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ottonove2015/05/01
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tokigami2011/02/17
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seneca2011/02/17
kazutan7112011/02/16
hiroyukim2011/02/16
gfx2011/02/16
riywo2011/02/16

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