分123「機械学習はじめよう」というタイトルの連載なのですが,実は今まで機械学習そのものの話がほとんどありませんでした......。今回からようやく機械学習がはじまります。連載の第1回では,機械学習とは「解決したい問題」を数値化する「モデル」と,モデルのパラメータをデータから決める「学習」からなることを紹介しました。これだけ聞いて「なるほど,わかった」という人はまずいないでしょう。具体的な説明が欲しいところですね。そこで今回は,数ある機械学習の中でもっとも歴史のある手法を紹介します。他の新しい手法に比べてもずっとシンプルですが,そこにはちゃんと機械学習のエッセンスが詰まっています。そこから機械学習というものをより具体的に理解できるはずです。2つの変数の関係を見つけようまずは例題として,2つの変数間の関係を調べてみましょう。「⁠2つの変数」には,「⁠気温と湿度」のようにいかにも関係ありそうな組み合わせだけではなく,「⁠株価と犯罪発生率」のように関係があるかわからないような組み合わせもアリです(意味があるかどうかはまた別の話です⁠)⁠。ここでは,どんな問題にも当てはめられるよう,2つの変数をxとyという2つの文字で表しましょう。サンプルデータとして,以下の組み合わせを用意してみました。(x,y)=(4,7),(8,10),(13,11),(17,14)これらのデータをプロットすると,以下の図になります。この図を見ると,次のような直線を引いてみたくなりますよね。「ん〜,だいたいこんな感じ?」でいいのであれば,このグラフを見せれば事足りるかもしれません。欲しいという話になった場合にはどうしましょう。「⁠グラフから判断すると,bはきっと5くらいだな」では多分許してくれません。最小二乗法こういうときに使える有名な手法が「最小二乗法」です。聞いたことある,使ったことあるという人もきっと多いでしょう。復習を兼ねて「最小二乗法」を簡単に試してみましょう。