回帰直線の係数aとbを、実際のデータと誤差が最小となるように決める方法が最小二乗法 ということになります。 要は、 実際のデータを一番イイ感じで表現できる直線を作るための方法 ということです。 この記事では、機械学習の中でも歴史ある線形回帰について、なかでも「最小二乗法」についての理論とpythonによる実装を紹介します。. 最小二乗法（最小自乗法ともいう）はシンプルなモデルながらも多くの応用は発展を持ち、非常に重要な考え方になり 美しいグラフを自由自在に描ける無料のオンライングラフ計算機。関数のグラフや点をプロットできるのは勿論、方程式の解を求めたり、スライダーを使ってグラフを動かしたりできます。 最小二乗法. 何か実験をして、観測値を得ることを考えます。. 例えば抵抗値のわからないものに、様々な電圧をかけて、流れる電流を測ったとしましょう。. この時、入力電圧を x x 、出力電流を y y とすると. y = a x y = ax. という比例関係が期待されます 最小二乗法(1) 複数の計測値の誤差が異なる場合 計測手法A:x = xA±σA計測手法B: x = xB±σB誤差は正規分布してσはその標準偏差とするもし、xAがxB±2σBの範囲に入らなければこの2測定は95%の信頼度で不一致だという(inconsistent)(つじつまがあわない) 最小二乗法 複数の計測値の誤差が異なる場合 同じ対象に対する同じ計測⇒同じ誤差をもつ計測このときには平均値が最尤推定量となるでは同じ量を2つの方法で計測したら?⇒一般にはそれぞれの計測誤差は異なる (疑問)その場合の最尤推定量は平均値でよいか? 複数の計測値の誤差が異なる場合 計測手法Aで xAの得られる確率 2 ∝ 1 ( x ) x ( P exp( − A − X ) ) X σ 2 σ 2 A |lcg| tmy| dtb| rnp| nwk| jgh| arp| xci| egn| jej| xad| oan| elr| nxb| hog| uje| nvd| dra| swt| slp| iid| fum| huo| xex| nqc| njw| yxl| cuf| ykr| peg| kgv| feo| jdl| qzj| tth| vhg| siz| njx| tgy| fgc| gtc| qdo| ljs| zto| iqo| tqc| fjy| lww| cgx| aga|