線形回帰を最小二乗法で解く - 機械学習に詳しくなりたいブログこれも機械学習の１つなんですね。統計学のものだと思っていました。 線形回帰とは何か まず回帰分析というのは、目的変数と説明変数の間の関係を求めること。との間にどのような関係があるか、つまりで表されるとき、はどのような関数になるか？を求めるもの。具体的な例で言えば、ある人の体重（これを説明変数：とします）が60kgだった場合、身長（これを目的変数：とします）は何cmか？みたいな感じですかね。もちろん何のヒントもなしじゃ予測しようがありませんから、複数のサンプルが与えられているわけですね。100人分の身長と体重のデータから関係式を求め、体重しかわからない人の身長を予測する、と。さて、回帰分析の中でも線形回帰とは、との関係が例えば のように表されるものを指すようです。で、係数をどう設定すればとの関係が最も適切になるか、を求めることが線形回帰の目標です。これ、いきなりとかになってて、全然線形じゃな
