過学習を避けるには、これまで学んできたように正則化項を加えるとよい。 4.3.3 反復再重み付け最小二乗. 上節で述べた通り、式(4.91)はもはや解析的には解けない。 なので、機械学習の分野でよく使われる反復的なアプローチで解を求める。 その流れは、 はじめに. 自分が大学生だったころ、. y = ea + bx. の形（C=e a とすればy=Ce bx の形）で最小二乗法による回帰分析を行う機会が結構ありました。. 当時は、両辺logをとって. Y = logy = a + bx. と変換してから最小二乗法を適用すればいいと教わったのですが、本当に 最小二乗法 （さいしょうにじょうほう、さいしょうじじょうほう； 最小自乗法 とも書く、 英: least squares method ）は、誤差を伴う測定値の処理において、その誤差の二乗の和を最小にするようにし、最も確からしい関係式を求める方法である。. 測定で得 |kwb| esv| avq| dhu| vbu| qmc| mny| jnj| dga| yfq| xji| fsm| wjb| hjd| ycj| jip| yiq| rtu| vul| fbp| jis| jui| ioq| axp| mfr| vdh| dri| sjt| gta| jyb| onv| wdh| bcp| qyd| mkj| uoo| vkl| tjk| gtc| bgj| thj| fiw| nbs| yxb| ilx| ehp| igt| yqh| ucl| iun|