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いつか理解したいに関するledlizerdのブックマーク (1)

  • なるほどそうか、「機械学習モデル」を高1数学で理解する

    機械学習をマスターする上でカギとなる、「損失関数」。機械学習モデルにおいて、予測値と正解値(正解データ)がどの程度近いかを示す指標となる関数です。 そのイメージをより具体的に持つため、簡単な例題をここで扱ってみましょう。解を導き出すのに少し時間がかかりますが、「偏微分」などの高度な数学は全く使いません。 2次関数など高校1年生レベルの数学をおさらいしながら解説していきます。一通り読めば、「数学を使って機械学習モデルを解く」というイメージがつかめるので、ぜひ解を導くところまで読み進めてください。 題材として「単回帰」と呼ばれる、1つの実数値の入力(x)から1つの実数値(y)を予測するモデルを取りあげます。具体的な処理内容としては、成年男子の身長x(cm)を入力値に、体重y(kg)を出力値とするようなモデルを考えることにします。モデルの内部構造は「線形回帰」と呼ばれるもので考えます。 線形回帰

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