NumPyで回帰分析（線形回帰）する

損失関数の設定 学習の進め方 NumPyでの実装 数式を素直に実装 多項式フィッティングを関数で まとめ 参考 AlphaGoや自動翻訳などの劇的な精度向上を目の当たりにして、これから機械学習を学びたいという方も多いと思います。しかし大学の教科書等では難解な言葉が多用され圧倒されることでしょう。 NumPyを使って実際に実装しながらどのように機械学習が動作するのかを理解していきます。 その中でも本記事では機械学習を学ぶなかで一番基礎的な、線形回帰について実装しながら学びましょう。 線形回帰とは独立変数”X”とそれに従属する従属変数”y”との関係を求めていくものです。この関係を示したものを線形回帰モデルと呼びます。 一般的な形式としてこのモデルは以下のように表されます。 Xにp個の因子が含まれており、p個のセットのi番目における従属変数の値を としています。この の値を の関数 とその係数