回帰（6/2 3日目）

今日もこちらで勉強しました。

やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん ~アヤノ&ミオと一緒に学ぶ 機械学習の理論と数学、実装まで~

今回は回帰をメインに勉強しました。

分類は名前からしてわかりやすいし、クラスタリングはアプリケーション作るときに使った？のでイメージか付いていたのですが、回帰ってなんだか分かりずらい。

回帰の意味をググると

•ある事が行われて、また同じような状態に戻る事。

って書いてあります。

本やネットには回帰は株価や体重予測などの連続値を予測すると書かれています。

回帰の意味と回帰の使われ方の関係性がよく分かりませんでした。

そこで、回帰分析と調べてみることに。

ある変数が他の変数とどのように相関関係にあるのかを推定する、統計的手法の１つ。

本の中では広告費とクリック数の関係を線形回帰で求めようとしていたので、ここで合点がいきました。

回帰のキーワードとして、最適化問題、最小二乗法、微分etc..

なんとなく基礎が掴めてきました。

次は理論固めか、実際にプログラムを書くかやろうかなと思います。

感想

最初は回帰に付いて理解できるきがしなかったんですが、何となく分かるにつれて楽しくなってきました。これ分からん！！ってなった問題を理解できるのは楽しい。簡単な方に逃げてしまいがちだけど、分からないはチャンスだと思えました。