XW微分した時に距離Dがゼロになる値を複数の変数で計算するあれ、これは、線形回帰モデルではないな。少なくとも線形ではない(と思う)しかし、ボストンのサンプルばっかりでイマイチ掴めんな。3.5.2あれ、/usr/bin/python3ではなく、/usr/bin/pythonか。argumentpython3.5.2が行けなかったか。数学的基礎が必要らしいな。amazonで入門本の購入から始める。予測モデルの構造は事前に決まっていて、パラメータ値にだけ自由度モデルの構造(1)個々の入力値にパラメーター値をかける(2)かけた結果の和をとる(3)結果にある関数を作用させ、その関数の出力を最終的な予測値(yp)とするパラメータ値の最適化が学習モデルが正解値をどの程度正しく予想できるかを評価するための損失関数を定めるつまり、ディープラーニングは線形回帰モデルの発展型といっても過言ではない。最初に「線形回帰モデル」を学び、そこから、分類モデルのロジスティック回帰、ニューラルネットワーク、ディープラーニングを理解するのが良い。WordPressPosting....。