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🆕 新着Qiita記事をお知らせします。

『最急降下法によるパラメータ最適化』
https://qiita.com/sssssssiiiiinnn/items/15e8a80ab61786565534 by @sssssssiiiiinnn @Qiita

# はじめに機械学習について学びたいと思い、CourseraのMachine Learningを始めたので復習を兼ねてアウトプットしていきたいと思います。 # 機械学習概要最急降下法について説明する前に、機械学習の分類について...

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『単回帰をパラメータ更新まで数式から考えてみる話』
https://qiita.com/pdv/items/72e1c6d9014927b77bee by @pdv @Qiita

# 単回帰をパラメータ更新まで数式から考えてみる話 ## 単回帰とは観測値から連続値である目標値を予測することを回帰といいます．その中で単回帰とは，次の式で表現できる線形モデル[^model]のことを指します．この式では観測値を...

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『最急降下法について』
https://qiita.com/aogyt/items/45f63250929cf5b4d20e by @aogyt @Qiita

#最急降下法とは最急降下法とは、目的関数Jを最小化するアルゴリズムです。線形回帰だけではなく色々な機械学習のモデルで使うことが出来ます。例えば、以前の記事「線形回帰・最小二乗法について、と、その具体例」で導入した誤差二乗の関数...