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[PRMLまとめ]1.1多項式フィッティング - Qiita
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[PRMLまとめ]1.1多項式フィッティング - Qiita
はじめに 先日、機械学習界隈では有名なパターン認識と機械学習(通称: PRML)を購入した。 結構難解だと... はじめに 先日、機械学習界隈では有名なパターン認識と機械学習(通称: PRML)を購入した。 結構難解だという声も聞くが、機械学習をやる身としては理解しておいた方が良いので何とか読破しようと思う。ただ読むだけでは知識が定着しないので、読んだ内容をブログにまとめてアウトプットしていこうと思う。 また、PRMLの内容をまとめた資料として、松尾研の輪読資料もあるのでこちらも参考にしてもらいたい。 1.1 多項式曲線フィッティング 訓練集合 訓練集合として、N個の入力値$X≡(x_1, x_2,...,x_N)$と入力値に対応する観測値$t≡(t_1, t_2, ..., t_N)$が与えられたとする 目標 新たな入力$x$が与えられた時の観測値$t$を予測することを目標とする 予測方法 以下のような多項式で予測することを考える $$ y(x, \mathbf{w}) = w_0 + w_1x +