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前回までに、機械学習のアルゴリズムの一つ「線形回帰」、そしてその求め方「最小二乗法」について説明しました。今回は最小二乗法での最小値の求め方である「最急降下法」について説明します。

 

 

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前回、機械学習のアルゴリズムの一つ「線形回帰」について説明しました。今回は線形回帰を求める方法である「最小二乗法」について説明します。

前回説明した上図にある赤線を求めるために下記の数式を求める方法になります。

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線形回帰(linear regression)

ここでは前回までに学んだ機械学習のアルゴリズムの使用方法について説明します。

まずその前に、数式の記載について説明しておきます。
訓練セットの数のことを「m」として表し ...

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今回は機械学習アルゴリズムの「教師なし学習」について説明します。

教師なし学習

前回教師あり学習で説明したように、教師あり学習は「正解」が予めわかっています。例えば、この値は良性か悪性かと結果として ...

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今回は機械学習アルゴリズムの「教師あり学習」について説明します。

教師あり学習

アルゴリズムに与えたデータセットには「正しい答え」があり、アルゴリズムに入力と出力の関係性を学習させ、正しいと思える結 ...

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機械学習とは

 

まず2つの定義(古いものと最近のもので微妙に違いがあるようです)を紹介し、その後アルゴリズムについて説明します。

 

機械学習の定義コンピュー ...