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Julia (プログラミング言語) - Wikipedia
Julia（ジュリア）は、汎用プログラミング言語水準から高度の計算科学や数値解析水準まで対処するよう設計された高水準言語かつ仕様記述言語、及び動的プログラミング言語である[2][3][4]。並行計算、並列計算、分散コンピューティング、及びAdapter パターン不要でC言語やFORTRANへのForeign function interfaceに対応している。ガベージコレクション[5]を行い先行評価を用いるほか、浮動小数点数計算、線型代数学、高速フーリエ変換、正規表現照合のライブラリを利用できる。 LLVMコンパイラフレームワークを用いてC言語、C++、Schemeで組まれており、標準ライブラリの殆どは独自に実装された[6]。注目すべき特徴は速度であり、完全に最適化したC言語（PythonやR言語よりも桁違いに速い場合が多い）と比べて計算パフォーマンスの低下は半分程度であると知られている[
PRML 理論と実装 第1章-1（多項式曲線フィッティング） - Qiita
PRML（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
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