Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
機械学習勉強会01 1次関数での回帰分析/MLStudy01
Search
hachiilcane
March 03, 2022
Technology
0
60
機械学習勉強会01 1次関数での回帰分析/MLStudy01
機械学習勉強会01 1次関数での回帰分析
本格的に機械学習の話をする前に、機械学習ってどんな雰囲気のものかということだけを説明した、前説的な位置付け。
hachiilcane
March 03, 2022
Tweet
Share
More Decks by hachiilcane
See All by hachiilcane
機械学習勉強会02 多項式近似と最小二乗法による推定/MLStudy02
hachiilcane
0
77
機械学習勉強会03 最急降下法/MLStudy03
hachiilcane
0
37
機械学習勉強会04 偏微分と連鎖律/MLStudy04
hachiilcane
0
41
機械学習勉強会05 パーセプトロン/MLStudy05
hachiilcane
0
41
機械学習勉強会06 ロジスティック回帰/MLStudy06
hachiilcane
0
56
機械学習勉強会07 ROC曲線/MLStudy07
hachiilcane
0
39
機械学習勉強会08 2次元入力3クラス分類/MLStudy08
hachiilcane
0
66
機械学習勉強会09 2層フィードフォワードニューラルネット/MLStudy09
hachiilcane
0
69
WPF勉強会 第1回 動的レイアウト/WPFStudy1
hachiilcane
0
180
Other Decks in Technology
See All in Technology
Embedded SREの終わりを設計する 「なんとなく」から計画的な自立支援へ
sansantech
PRO
3
2.3k
AzureでのIaC - Bicep? Terraform? それ早く言ってよ会議
torumakabe
1
460
Ruby版 JSXのRuxが気になる
sansantech
PRO
0
130
20260204_Midosuji_Tech
takuyay0ne
1
140
小さく始めるBCP ― 多プロダクト環境で始める最初の一歩
kekke_n
1
370
プロポーザルに込める段取り八分
shoheimitani
1
180
入社1ヶ月でデータパイプライン講座を作った話
waiwai2111
1
260
顧客との商談議事録をみんなで読んで顧客解像度を上げよう
shibayu36
0
190
Oracle Cloud Observability and Management Platform - OCI 運用監視サービス概要 -
oracle4engineer
PRO
2
14k
インフラエンジニア必見!Kubernetesを用いたクラウドネイティブ設計ポイント大全
daitak
0
340
30万人の同時アクセスに耐えたい!新サービスの盤石なリリースを支える負荷試験 / SRE Kaigi 2026
genda
3
1k
使いにくいの壁を突破する
sansantech
PRO
1
130
Featured
See All Featured
Connecting the Dots Between Site Speed, User Experience & Your Business [WebExpo 2025]
tammyeverts
11
820
The Language of Interfaces
destraynor
162
26k
Money Talks: Using Revenue to Get Sh*t Done
nikkihalliwell
0
150
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
38
2.7k
The Cult of Friendly URLs
andyhume
79
6.8k
A Guide to Academic Writing Using Generative AI - A Workshop
ks91
PRO
0
200
Groundhog Day: Seeking Process in Gaming for Health
codingconduct
0
92
How Fast Is Fast Enough? [PerfNow 2025]
tammyeverts
3
450
How to Align SEO within the Product Triangle To Get Buy-In & Support - #RIMC
aleyda
1
1.4k
Unlocking the hidden potential of vector embeddings in international SEO
frankvandijk
0
170
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
59
6.3k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
34
2.6k
Transcript
1࣍ؔͰͷ ճؼੳ ػցֶशͷୈҰา @hachiilcane
͜Ε͔Β͢༰ ػցֶशͷΞϧΰϦζϜʮྨʯʮճؼ ੳʯʮΫϥελϦϯάʯͷ͏ͪͷʮճؼੳʯ ʮճؼੳʯΛ༧ଌ͢ΔʢҰൠతʹ ڭࢣ͋ΓͷʣΞϧΰϦζϜ ͬͱ؆୯ͳྫͱࢥΘΕΔɺ1࣍ؔͷؔ Λߟ͑Δʢઢܗճؼͱ͍͏ʣ
ྫ͑͜ΜͳͷΛߟ͑ ͍ͨ ͜ͷ˓˓ඵΛ༧ଌ͍ͨ͠ ϒϥβ ϑΝΠϧΞοϓϩʔυ c:¥doc¥photo1.jpg Upload ΫϦοΫͨ͠Β දࣔ͞ΕΔ ͨͿΜ˓˓ඵͰྃ͠·͢
ೖྗͱग़ྗΛߟ͑Δ ೖྗɺΞοϓϩʔυ͢ΔϑΝΠϧͷϑΝ ΠϧαΠζͱ͢Δ ͜Ε͕࠷దͱ͍͏อূͳ͍͕ɺͻͱ· ͣ͜͏͢Δ ग़ྗɺΞοϓϩʔυʹ͔͔Δ༧࣌ؒ ͜Ε͕Γ͍ͨ
࣮ଌͯ͠Έͨ ϑΝΠϧ αΠζ ʢMByteʣ Ξοϓϩʔυ ࣌ؒ ʢඵʣ 0.0 2.034473 0.1
1.587378 0.2 3.881768 0.3 6.662692 0.4 5.672229 0.5 6.225652 0.6 7.291185 0.7 10.383697 0.8 8.415831 0.9 9.941804
ࠓ͍ͨ͜͠ͱԿ͔ ϑΝΠϧαΠζ͕͔ͬͨΒɺΞοϓ ϩʔυʹ͔͔Δ࣌ؒΛ༧ଌͯͦ͠ΕΛը ໘্ʹද͍ࣔͨ͠
ͭ·Γ͜͏͍͏͜ͱ ઢΛҾ͚͍͍ʂ
ઢͷࣜͱ x ... ϑΝΠϧαΠζ y ... Ξοϓϩʔυʹ͔͔Δ࣌ؒʢΓ͍ͨใʣ ͭ·Γɺదͳaͱb͕͔Εɺy=ax+bͱ͍͏ࣜΛͬͯ ࣌ؒͷ༧ଌ͕Ͱ͖Δ ྫɿ
y= 5.0x+2.0 ͳΒɺϑΝΠϧαΠζ͕0.5MByteͳΒ 5.0*0.5+2.0=4.5ඵ͔͔Δ͜ͱ͕༧ଌͰ͖Δ y = ax + b
Ͳ͜ʹઢΛҾ͍ͨΒΑΓ ਖ਼͔֬ ఆͨ͠ઢ͕ͲΕ͘Β͍ਫ਼͕Α͍ͷ͔ ʢΑΓਖ਼֬ʹ࣌ؒΛ༧ଌͰ͖Δ͔ʣΛஅ͢ Δࢦඪ͕΄͍͠ ͜͏ʁ ͜͏ʁ
ʮਖ਼֬͞ʯͷࢦඪΛܾΊ Δ ͔ࣜΒಘΒΕΔ༧ଌ࣌ؒͱɺ࣮ࡍͷ σʔλ͔ΒಘΒΕΔ࣮ଌ࣌ؒͷࠩʢ͍ ΘΏΔޡࠩʣͷ߹ܭ͕খ͍͞ͱྑ͍ɺ ͱͯ͠ΈΔ ͜Ε͕ਖ਼͍͠ͱ͍͏Θ͚Ͱͳ͘ɺ ͱΓ͋͑ͣͦ͏ͯ͠ΈΔͱ͍͏͚ͩ
ࢦඪΛͱʹஅ͢Δ ϑΝΠϧ αΠζ ༧ଌ ʢඵʣ ࣮ଌ ʢඵʣ ޡࠩ ʢඵʣ 0.0
2.0 2.034473 0.0345 0.1 2.78 1.587378 -1.1926 0.2 3.56 3.881768 0.3218 0.3 4.34 6.662692 2.3227 0.4 5.12 5.672229 0.5522 0.5 5.9 6.225652 0.3257 0.6 6.68 7.291185 0.6112 0.7 7.46 10.383697 2.9237 0.8 8.24 8.415831 0.1758 0.9 9.02 9.941804 0.9218 ߹ܭ 6.9968 ͷ߹ ϑΝΠϧ αΠζ ༧ଌ ʢඵʣ ࣮ଌ ʢඵʣ ޡࠩ ʢඵʣ 0.0 2.1 2.034473 -0.0655 0.1 2.9 1.587378 -1.3126 0.2 3.7 3.881768 0.1818 0.3 4.5 6.662692 2.1627 0.4 5.3 5.672229 0.3722 0.5 6.1 6.225652 0.1257 0.6 6.9 7.291185 0.3912 0.7 7.7 10.383697 2.6837 0.8 8.5 8.415831 -0.0842 0.9 9.3 9.941804 0.6418 ߹ܭ 5.0968 y = 7.8x + 2.0 y = 8.0x + 2.1 ͷ߹ ͬͪ͜ͷํ͕ ྑͦ͞͏͔ͳʁ
͋ͱԿ͔ͷํ๏ͰΑΓ ྑ͍aͱbͷΛٻΊΔ ͜͜Ͱಛʹͦͷํ๏ʹ͍ͭͯ;Εͳ ͍͕ɺํ๏ԿͰ͍͍ ͱʹ͔͘खͰઢΛҾ͖·͘Δͱ͔ ೲಘ͍͘ਫ਼ͷ͕ࣜಘΒΕͨΒྃ
͜Ε·Ͱͬͨ͜ͱΛৼ ΓฦͬͯΈΔ 1.ͱΓ͋͑ͣɺy=ax+bͱ͍͏ࣜʹͯΊͨ 2.͕ࣜʢݴ͍͑Δͱɺaͱbͱ͍͏ύϥϝʔ λ͕ʣ͍͍͔Ͳ͏͔༧ଌ࣌ؒͱ࣮ଌ࣌ؒͷ ޡࠩͰஅͨ͠ 3.ԿΒ͔ͷํ๏Ͱ࠷ͦΕΒ͍͠aͱbͷΛٻ Ίͨ
ҰൠతͳύϥϝτϦοΫϞσ ϧͱݺΕΔख๏Ͱߟ͑Δͱ ࣍ͷ̏ͭͷεςοϓͰΰʔϧͱͳΔϞσϧɺ ͢ͳΘͪࣜΛܾఆ͢Δ 1.ύϥϝʔλΛؚΉϞσϧʢࣜʣΛઃఆ͢ Δ 2.ύϥϝʔλΛධՁ͢Δج४ΛఆΊΔ 3.࠷ྑͷධՁΛ༩͑ΔύϥϝʔλΛܾఆ͢Δ
̏ͭͷεςοϓΛҙࣝ͢ Δͱྑ͍ ͍͍ͩͨͲΜͳػցֶशͰ͜ͷ̏ͭ ͷεςοϓΛܦΔ ̏ͭͷεςοϓΛܦͯɺʮԿΒ͔ͷݱ ʹ͍ͭͯɺ౷ܭతͳख๏Λ༻͍ͯɺͦΕ Λઆ໌͋Δ͍༧ଌ͢ΔϞσϧʢ ࣜʣΛ࡞Γग़͢ʯʹʮ౷ܭϞσϧʯ
̏ͭͷεςοϓͲ͏ܾ ΊͨΒ͍͍ʁ Կਖ਼ղͳ͍ɻಘΒΕ͕ͨ͑ଥ Ͱ͋Δ͜ͱΛɺԾઆʗݕূΛ܁Γฦͯ͠ ੳ͢Δ͜ͱ͕ඞཁʹͳΔ
࣍ͷεςοϓ ΑΓҰൠతʹɺଟ߲ࣜۙࣅΛఆ͢Δ ͜Μͳͭ ࠷খೋ๏Λ༻͍ͯΑΓਖ਼֬ͳύϥϝʔλ ʢ͜͜Ͱଟ߲ࣜͷʣΛਪఆ͢Δ f(x) = w0 + w1x
+ w2x2 + ... + wM xM = M X m=0 wmxm
ࢀߟจݙ தҪ ӻ࢘ʮITΤϯδχΞͷͨΊͷػց ֶशཧೖʯٕज़ධࣾ, 2015