はじめに
ディープラーニング学習中。しかし基本的な単回帰分析と重回帰分析もよくわかっていません。
そのイメージをまとめておきます
イメージ
- 左単回帰、右重回帰分析
- 赤いケーブルは入力、青いケーブルは出力を表す
- パラメータ(ボリューム部分)を変えて出力値を調整する
- 単回帰は１つのみ入力がある
- 例えば気温からアイスの販売個数を予測したりするのに使う
- 重回帰は複数の入力がある
- 例えば広さ、駅からの距離、築年数などからの賃貸物件の家賃を見積もったりするのに使う
- 最も高精度な出力を得る為にはパラメータ調整(ボリューム調整)をする。そのために下記作業を行う
- 二乗和誤差などからどれほどパラメータが誤っているかを算出する(評価関数)
- 評価関数が0となる最適な所を見つける為に微分する
- 微分で表すと下記のようになる
- a は評価関数に渡すパラメータで、入力変数と一緒に渡される
- 左右逆転した6のような記号はラウンドディーと言われる
