PRML 理論と実装 第1章-1（多項式曲線フィッティング） - QiitaPRML（パターン認識と機械学習：Pattern Recognition and Machine Learning）は，機械学習の基礎知識を身につけるのに非常にオススメな書籍です． 本記事では，PRMLの第1章にて紹介されている「多項式曲線フィッティング」について細部まで説明し，これをJuliaで実装してみます． GitHubのリポジトリ→こちら ソースコード（.jl，.ipynb）→こちら 概要 パターン認識のゴールは，観測されたデータをもとに，今後観測されるであろうデータを予測することです． その際に，観測されるデータがある関数によって生成されていると仮定し，その関数を多項式で近似することを考えるのが多項式曲線フィッティングです． 以下に，例を示します． x=0のときに0.07，0.125のときに0.32，0.25のときに0.19...のようにデータが得られ，以下のようにデータ点がプロ
