「平面を作るモデル」から紐解く機械学習と行列

前回の記事では、ひとつの特徴量（体重）からひとつのラベル（身長）を予測しました。 https://zenn.dev/ringo_acid/articles/5519bb81afa734 このように、1つの要因から結果を予測する、一次関数を用いた統計手法を「単回帰分析」といいます。 y = f(x) = ax + b 一方で2つ以上の要因から結果を予測する、一次関数を用いた統計手法を「重回帰分析」といいます。以下の式は、特徴量が2つ、ラベルが1つの重回帰分析モデルです。 z = f(x,y) = ax + by + c この記事では線形回帰モデルについて軽く解説します。その過程で、...