【文系でも分かる機械学習】単回帰分析って何？

今回は単回帰分析について
アウトプットしていきます。

まずはじめに単回帰分析で必要な知識
について紹介します。

【機械学習の手法】
最急降下法
【統計学】
単回帰分析/データの分布/尤度
最小二乗法
【数学】
微分/偏微分

それでは単回帰分析における
機械学習の流れを簡単にみていきましょう。

まず機械学習の定義について
もう一度みてみます。

【機械学習とは】
明示的にプログラムしなくても(都度教えなくても)
コンピュータが自ら学ぶことができるようにする
為にはどうすれば良いかを学習する分野

となっています。

ちょっとわかりづらいので事例を元に
考えてみましょう。

【事例】
気温とビールの売上の関係

【機械学習の流れ】
①気温と売上のデータがあります。
②データをアルゴリズムに入れます。
③アルゴリズムが気温と売上の関係を
　計算します。
④データを追加します。
⑤アルゴリズムが再度計算します。
⑥解が変わります。

この様に機械学習ではデータが増える
事によって最適な解が変わります。

今回はここまでにします。

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