Notebook線形回帰モデルではこれまで最も基本的な一次元入力と二次元入力を扱ってみましたが、今回は多次元(N次元)線形回帰モデルを扱います。入力の次元数を限定しないことによって、本格的な活用も可能になってくるかと思います。Notebook前回まではX軸とY軸の二要素のみを扱ってきました。二要素ならばそこまでがっつりやりこまなくてもなんとかなりましたが、あまり機械学習という感じもしませんでした。今回は入力が二要素の場合です。Notebook今回も線形回帰について、線形回帰モデルを求めるために前回は最小二乗法という方法について学びましたが、今回は勾配降下法について学びます。基本も数学も適宜振り返る必要があると思われ、何も分からなくて苦しいのは今後も続くと見込まれますが、とにかく本編がやっとスタートします。Notebookまたまたしばらくサボっていました。今回は指数対数ということで、機械学習を勉強しようと思ったことがある人はみたことがあるであろうシグモイド関数などがでてきます。概要はつかんでおきたいですね。Notebook長くなってきたので一旦切りました。Notebook明けましておめでとうございます。本ブログは年が明けようが、年が戻ろうが平常運転でいきたいと思います。今回は「行列」、なんともくるしかった微分よりははるかにPythonが使いやすそう。Notebookいろいろあって長く間が空いてしましましたが、Pythonやります。数学まとめるのが難しいところ。Notebookちょっと時間が空いてしまいましたが、今回はPythonで三次元グラフを扱います。Notebookの基本的なグラフ描写方法を学習しましたが、今回は前回のグラフをベースにグラフの装飾を行います。Notebook機械学習プログラミングをしっかりとやろうと思った場合、数学的な知識に加えてグラフの扱いが必須となります。※数学系の参考書を読んで思っただけです。Notebookでのグラフ描写を扱います。Notebook基本はその3までの予定です。NotebookPython自体が分からないので、入門1で構築した環境で基本を学習します。Notebook機械学習からの派生でPython学習のスタートです。私が学ぶ目的は機械学習なのですが、現時点ではやっていることは直接的に関係あるわけではないのでカテゴリーには「機械学習」を入れてますがタイトルからは抜きました。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。