gihyo.jp での機械学習連載の第8回が公開されました 機械学習 はじめよう 第8回「線形回帰・前編」 - gihyo.jp 今回は「線形回帰」の前段階として、「最小二乗法」の話です。 といっても、メインは「最小二乗法」そのものではなくて、そのとてもシンプルな手法の中ですら色濃く現れている「機械学習の考え方」を知ってもらうのが本当の目的です。 機械学習の定番教科書な「パターン認識と機械学習」(PRML)を読んで勉強していたとき、一番苦労したのは挫折の声が一番多い第2章ではなく、本当に難しいと評判の第10章でもなく、実は第3章「線形回帰」でした。 なにしろ、その第3章を読んだときのブログ記事にも、「最初にざっと目を通したときに、この章まるごと何が書いてあるのかさっぱりわからなかった」「３章の分量は２章の２／３ながらも、２章の３倍以上の時間をかけて予習」と告白してるくらい。 本当に何がわか

「機械学習はじめよう」というタイトルの連載なのですが、実は今まで機械学習そのものの話がほとんどありませんでした……。今回からようやく機械学習がはじまります。 連載の第1回では、機械学習とは「解決したい問題」を数値化する「モデル」と、モデルのパラメータをデータから決める「学習」からなることを紹介しました。しかし、これだけ聞いて「なるほど、わかった」という人はまずいないでしょう。やはりもう少し具体的な説明が欲しいところですね。 そこで今回は、数ある機械学習の中でもっとも歴史のある手法を紹介します。他の新しい手法に比べてもずっとシンプルですが、そこにはちゃんと機械学習のエッセンスが詰まっています。そこから機械学習というものをより具体的に理解できるはずです。 2つの変数の関係を見つけよう まずは例題として、2つの変数間の関係を調べてみましょう。「⁠2つの変数」には、「⁠気温と湿度」のようにいかにも