逆行列を使わずに最小二乗法を解く - Qiita
はじめに 一般的な線形最小二乗法 $$ \text{argmin}_\mathbf{x} \bigl\vert \mathbf{y} - \mathrm{A} \mathbf{x} \bigr\vert^2 $$ の解 $\mathbf{x}$ を求めるというようなシーンはいたるところで出てきます。なおこの解は $$ \mathbf{x}^\mathrm{opt} = \bigl(\mathrm{A}^\top \mathrm{A}\bigr)^{-1} \mathrm{A}^\top \mathbf{y} $$ となります。実装する際は、既存のライブラリを用いることが多いと思います。例えば python の場合、 とすればよいでしょう。 （ここでは本題でないので触れませんが、逆行列 $(\mathrm{A^\top A})^{-1}$ を計算してから $\mathbf{A^\top y}
「統計学と機械学習の違い」はどう論じたら良いのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
何かこんなメディア記事が出ていたようです。 これを読んで色々な人がツッコミを入れまくっている模様ですが、この記事の不思議なところは「完全に間違った説明というわけでもないのに何故か（両分野に詳しい）誰が読んでも猛烈な違和感を覚える」ところなんじゃないかなぁと。 正直、これはライター・インタビュアー・コメンテーター・編集者の誰のせいなのかは全く分からないんですが、ツッコミ入れられまくっている内容について色々あげつらってもあまり建設的でないので、ここでは記事中で本題として取り上げられている「統計学と機械学習の違い」についてちょっとコメントしてみようと思います。 あ、もちろん僕がこれから書くコメントも別に正しいとは全く限らないので、おかしいところや間違ってるところがあったらバンバン突っ込んでいただければ幸いです*1。そしてガチ勢向けのコメントでもないので何卒悪しからず。 統計学はデータを「説明」す
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