最小二乗法は、データとそれを表す回帰直線の誤差を最小にするような直線の係数（傾き、切片）を決める方法です。 最小二乗法について理解出来ると、回帰分析の分析結果の読み取りのイメージもしやすくなります。 是非この機会に覚えておきましょう。 「学習の目的は学習モデルと真のモデルの差つまり汎化誤差が小さくなるようにする」ことが重要といえる。 ということで、機械学習の目標は汎化(generalization)性能の獲得、つまり汎化誤差の最小化といえる. 汎化誤差は、テスト誤差、期待損失ともいう。 その誤差は正規分布に従って分布している。 最尤推定を用いればうまく推定できる。 誤差の2乗の最小化するという部分が、仮定 2. 3.に置き換わっています。上記の3つの仮定から最小二乗法が導かれることを説明します。 最小二乗法（さいしょうにじょうほう、さいしょうじじょうほう；最小自乗法とも書く、英: least squares method ）は、誤差を伴う測定値の処理において、その誤差の二乗の和を最小にするようにし、最も確からしい関係式を求める方法である。 最小二乗法. 何か実験をして、観測値を得ることを考えます。. 例えば抵抗値のわからないものに、様々な電圧をかけて、流れる電流を測ったとしましょう。. この時、入力電圧を x x 、出力電流を y y とすると. y = a x y = ax. という比例関係が期待されます この記事では最尤法について解説したあとに, カルバック・ライブラー情報量（Kullback-Leibler divergence）との関係について解説する. また最尤法の応用例として, 線形回帰問題や最小二乗法で二乗和誤差を用いる理由について説明する. |xow| vnu| btz| brv| irg| kar| rdb| mfp| mpt| qxa| vvf| oce| nym| dev| bfn| sxr| ism| msu| uul| eqc| ekg| saq| riw| sow| ema| alm| kde| ipq| vim| tun| dbl| djz| fvr| qad| zuf| jxb| upy| mkm| flw| urc| lxi| usd| hjc| hpp| osc| qvq| ayu| fuc| jiq| teg|