機械学習を分かりやすく勉強するには、色々な方法がありそうである。今回は、
下記の無料動画で勉強した。とても分かりやすかった。ありがとうございました。
下記の４つを勉強した。自分はJupyter Notebookでコーディングしたが、
同じようにできた。
１）Numpy 入門
２）Pandas 入門
３）Matplotlib 入門
４）線形回帰 入門
最後の線形回帰入門で単回帰の例を下図に示す。（最小２乗法を使って）
反復回数（iterations）により、傾きと定数の結果が変わってくる。有効５桁で見ると、
反復回数２００００回 ： 傾き55.195 定数4.8061
反復回数1００００回 ： 傾き55.195 定数4.8061
反復回数 5０００回 ： 傾き55.191 定数4.8067
同じデータを使って、EXCELで直線近似した例を下図に示す。下図と上図の赤枠を見ると、
反復回数１００００回に相当する計算をEXCELでは行っているように見える。
＜個人的な感想＞
最小２乗法を使った直線近似の内容は、codExaで良く理解できた。
その計算がEXCELに何気なく入っている事に感心した。