からっぽのしょこ

読んだら書く!書いたら読む!同じ事は二度調べ(たく)ない

回帰-線形回帰

7.3.1-3:ニューラルネットワーク【ゼロつく4のノート】

はじめに 『ゼロから作るDeep Learning 4 ――強化学習編』の独学時のまとめノートです。初学者の補助となるようにゼロつくシリーズの4巻の内容に解説を加えていきます。本と一緒に読んでください。 この記事は、7.3.1項から7.2.3項の内容です。DeZeroを利用し…

7.2:線形回帰【ゼロつく4のノート】

はじめに 『ゼロから作るDeep Learning 4 ――強化学習編』の独学時のまとめノートです。初学者の補助となるようにゼロつくシリーズの4巻の内容に解説を加えていきます。本と一緒に読んでください。 この記事は、7.3節の内容です。DeZeroを利用して線形回帰の…

【Python】3.1.1:線形基底関数モデルの実装【PRMLのノート】

はじめに 『パターン認識と機械学習』の独学時のまとめです。一連の記事は「数式の行間埋め」または「R・Pythonでのスクラッチ実装」からアルゴリズムの理解を補助することを目的としています。本とあわせて読んでください。 この記事は、3.1.1項「最尤推定…

【R】3.1.1:線形基底関数モデルの実装【PRMLのノート】

はじめに 『パターン認識と機械学習』の独学時のまとめです。一連の記事は「数式の行間埋め」または「R・Pythonでのスクラッチ実装」からアルゴリズムの理解を補助することを目的としています。本とあわせて読んでください。 この記事は、3.1.1項「最尤推定…

3.1.1:最尤推定と最小二乗法の導出【PRMLのノート】

はじめに 『パターン認識と機械学習』の独学時のまとめです。一連の記事は「数式の行間埋め」または「R・Pythonでのスクラッチ実装」からアルゴリズムの理解を補助することを目的としています。本とあわせて読んでください。 この記事は、3.1.1項の内容です…

【Python】3.5:線形回帰の例【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「Rで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、3.5節の内容です。線形回帰モデルの「…

【R】3.5:線形回帰の例【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、3.5節の内容です。線形回帰モ…

3.5:線形回帰の例【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、3.5節の内容です。線形回帰モ…