23 - パカーソン ◆MMQS1aoxrM 2022/02/17(木) 20:35:07 ID:FwA03zv/0
推定手法にもこれまたいろいろあるのですが今回は一番単純な最小二乗法を説明します
最小二乗法ではa,bとしてありうる値のうち過去のデータにもっともよく当てはまるもの採用します
当てはまり具合は、ある入力と結果の組(p, q)が1つあったとき予測式と実際の値の差の2乗であると定めます。つまり(q - (ap+b))^2です
この誤差をすべてのデータについて足し合わせた値はa,bの2次多項式です（p,qは全部すでに与えられた定数であることに注意）
なので頑張って計算するとこの誤差の総和を最小にするaとbの値が決まります
未知のデータxが来たときには得たa,bを使ってax+bを予測として出力します
数学苦手な人向け: 高校数学に毛が生えたくらいの計算で過去のデータに最もよく当てはまる予測式が得られます
知識のある貴職の中にはディープラーニングという言葉を聞いたことがあると思います
これは上の説明で言うと線形回帰と同じカテゴリの技術で、
イメージとしては線形回帰の式がめちゃくちゃ複雑になったものです
あまりに複雑なので係数の推定が非常に難しかったのですが、
10年ほど前に研究でブレイクスルーがありこれが最近のAIブームのきっかけになりました