)に関する取組みをご紹介します。線形回帰編こんにちわ。ブレインズテクノロジー最年少樋口です。言っても、もうすぐ27なのですが...orz今回から何回かに分け、「機械学習アルゴリズム実装シリーズ」と題して機械学習アルゴリズムをPythonで実装をしていきます。scikit-learnなどの機械学習ライブラリを使うのではなく重要な部分は全て自分で実装するという試みです。難しい数式などの説明は最小限にして、機械学習アルゴリズムを少しずつ解説・実装していきたいと思いますので、「これから機械学習いじってみたいけど、何したらいいか分からない。Universityで学んだ事を元に書いています。Learning以外にもAlgorithmなど豊富なコンテンツが揃っているのでぜひ一度受講してみてください。(基本的に全部無料です!)www.coursera.org機械学習とはということで、早速始めます。その前に簡単に機械学習についてほんのちょっとだけ説明を。Learning?で引用として述べられている一文がしっくりきました。experience.要するに、どうやってコンピュータープログラムに自動的改善を行わせるのかを主題としているのが機械学習という分野であるということみたいです。プログラムが自動的に自身を改善してくれるとは夢の様なことですねw機械学習には大きく分けて教師あり学習と教師なし学習の2種類がありますが、更に教師あり学習は回帰と分類、教師なし学習はクラスタリングという種類にカテゴリー分けができます。[教師あり学習]回帰(Regression)分類(Classification)[教師なし学習]クラスタリング(Clustering)厳密に言うと半教師学習というものもあったりしますが、ここではとりあえず「まぁ、大きく分けたら3つあんのね。日本語でおk」という程度で大丈夫かと。勉強していくうちに詳細は分かってきます。以下簡単に、種類ごとにまとめてみました。Mean-shiftちなみにMATLABで有名なMathWorksさんのページにもここらへんの説明や分かりやすい図が載っているので参照してみてください。回帰:連続する値を予測する分類:離散値を予測するという違いがあります。具体的例としてそれぞれ以下に例を示しておきます。[回帰]過去から現在までの商品の売れ行きから将来の売れ行きを予測cpuリソースなどの時間毎の使用量予測[分類]画像認識(猫なのか、犬なのか、車なのか)などニュースカテゴリ分け他にもいろんなところで機械学習が使われています。機械学習について学びたい場合は以下、専門の本をどうぞ。実践的なテクニックと共に深く学べます。machinelearningmastery.comデータを見るここまで、機械学習とはなんぞや的な部分を書いてきましたが、ここからは今回実装する線形回帰とはなんぞや的なところに入っていきます。以下の例を見て下さい。点がそれぞれプロットされています。時はどのような点を取りうる事が予想できるでしょうか。予想できると思います。直感的にも分かりやすいですよね。