初期値によって求められる結果はやや変化する点に注目してください。まとめこのエントリでは線形回帰の問題をコンピュータによる数値計算の例として最小二乗法と、機械学習のアプローチ的に誤差関数を二乗和誤差を使った、2つの方法で解いてみました。いう数式を解くだけで一発で計算を行うことができました。機械学習の方は真の値と予測値の誤差を見ながら、少しずつパラメータを調整しながら最適値に少しずつ近づけていくと言う処理をしています。どちらも同じようなテクニックを使っていますが、どちらも目の付け所が異なり、片方はデータとの関連性、片方は結果のみをみていることがよくわかります。機械学習について、今回は二乗和誤差という関数を利用しましたが、クロスエントロピー誤差という方法もよく利用されます。別の回で、誤差関数についてもう少し詳しく見ていこうと思います。(1)認定はてなブログをはじめよう!marufeuillexさんは、はてなブログを使っています。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。