PRML 理論と実装 第1章-1（多項式曲線フィッティング） - Qiita

PRML 理論と実装 第1章-1（多項式曲線フィッティング） - Qiita

PRML（パターン認識と機械学習：Pattern Recognition and Machine Learning）は，機械学習の基礎知識を...概要を表示 PRML（パターン認識と機械学習：Pattern Recognition and Machine Learning）は，機械学習の基礎知識を身につけるのに非常にオススメな書籍です． 本記事では，PRMLの第1章にて紹介されている**「多項式曲線フィッティング」について細部まで説明し，これをJulia**で実装してみます． 多項式曲線フィッティング GitHubのリポジトリ→こちら ソースコード（.jl，.ipynb）→こちら 概要 パターン認識のゴールは，**観測されたデータをもとに，今後観測されるであろうデータを予測することです． その際に，観測されるデータがある関数によって生成されていると仮定し，その関数を多項式で近似することを考える**のが多項式曲線フィッティングです． 以下に，例を示します． x=0のときに0.07，0.125のときに0.32，0.25のときに0.19...のように

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