LinearRegression をテンプレートにして作成

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*線形回帰 Linear Regression ~ ***概要 線形回帰とは、''説明変数'' X と''目的変数'' y との関係、... 　線形とは、文字通り説明変数と目的変数の関係を表すグラフ... 　'''y = wSUB{0}; + wSUB{1};・xSUB{1}; + wSUB{2};・xSUB{2... 計算は、上記の式が表す多次元の「直線」と実際のデータとの... ~ ***用語解説 -単回帰分析：Simple Linear Regression Analysis 説明変数が１つの場合。 '''wSUB{1};''' ひとつを対象としま... '''y = wSUB{0}; + wSUB{1};xSUB{1};''' -重回帰分析：Multiple Linear Regression Analysis 説明変数が複数ある場合。複数の '''wSUB{i};''' を対象とし... '''y = wSUB{0}; + wSUB{1};xSUB{1}; + wSUB{2};xSUB{2}; + ... -多項式回帰：変数のべき乗があって、グラフは線形とはなりま... '''y = wSUB{0}; + wSUB{1};x; + wSUB{2};xSUP{2}; + ・・''' -回帰係数：傾きを示す係数 '''wSUB{i};''' のこと。重み（w... -偏回帰係数：重回帰分析における回帰係数。偏（partial）と... -定数項（切片）：軸との交差位置を係数 '''wSUB{0};''' のこ... ~ ***参考解説 -正規化 線形回帰では「予測と実際の値の二乗誤差」を小さくすべく、... --LASSO回帰：各成分('''wSUB{i};''')の絶対値の和（L1ノルム... --Ridge回帰：各成分('''wSUB{i};''')の二乗和のルート（L2ノ... -非線形回帰 以下のような非線形の関数式を用いて、データの当てはめを検... '''y = 1 / (wSUB{0}; + wSUB{1};xSUB{1}; )''' 非線形回帰分析は計算が複雑になるため、数値解が得られずに... ~ ***単回帰分析のプログラム例 以下に、単回帰分析のサンプルを掲載しています。 ipynb（JupyterNotebook）形式で、GitHubに置いていますが、... -GitHub：[[SimpleLinearRegression.ipynb>https://github.co... -nbviewer：[[SimpleLinearRegression.ipynb>https://nbviewe... -このプログラム例では、以下の事例を紹介しています。 --説明変数：RM（平均部屋数） --目的変数：MEDV（住宅価格） -使用したライブラリ --[[pandas>Pandas]]：データ解析 --matplotlib：グラフ描画 --[[scikit-learn]]：回帰分析 -使用しているデータ：[[ボストン市郊外の地域別住宅価格>htt... ''付記''：単回帰の問題で、２次元的に散布図が描き出せるの... ~ ***重回帰分析のプログラム例 以下に、重回帰分析のサンプルを掲載しています。 ipynb（JupyterNotebook）形式で、GitHubに置いていますが、... -GitHub：[[MultipleLinearRegression.ipynb>https://github.... -nbviewer：[[MultipleLinearRegression.ipynb>https://nbvie... -このプログラム例では、以下の事例を紹介しています。 --説明変数：density, volatile acidity（密度と揮発酸） --目的変数：alcohol（アルコール度数） -使用したライブラリ --[[pandas>Pandas]]：データ解析 --matplotlib：グラフ描画 --[[scikit-learn]]：回帰分析 -使用しているデータ：[[Wine Quality Data Set 赤ワイン>htt... ~ ***付記：X（大文字）と y（小文字）について 一般に目的変数（出力）に対して説明変数（入力）の方が数（... -y が値だとすれば、X はベクトル -y がベクトルだとすれば、X は行列 ~ ~

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*線形回帰 Linear Regression ~ ***概要 線形回帰とは、''説明変数'' X と''目的変数'' y との関係、... 　線形とは、文字通り説明変数と目的変数の関係を表すグラフ... 　'''y = wSUB{0}; + wSUB{1};・xSUB{1}; + wSUB{2};・xSUB{2... 計算は、上記の式が表す多次元の「直線」と実際のデータとの... ~ ***用語解説 -単回帰分析：Simple Linear Regression Analysis 説明変数が１つの場合。 '''wSUB{1};''' ひとつを対象としま... '''y = wSUB{0}; + wSUB{1};xSUB{1};''' -重回帰分析：Multiple Linear Regression Analysis 説明変数が複数ある場合。複数の '''wSUB{i};''' を対象とし... '''y = wSUB{0}; + wSUB{1};xSUB{1}; + wSUB{2};xSUB{2}; + ... -多項式回帰：変数のべき乗があって、グラフは線形とはなりま... '''y = wSUB{0}; + wSUB{1};x; + wSUB{2};xSUP{2}; + ・・''' -回帰係数：傾きを示す係数 '''wSUB{i};''' のこと。重み（w... -偏回帰係数：重回帰分析における回帰係数。偏（partial）と... -定数項（切片）：軸との交差位置を係数 '''wSUB{0};''' のこ... ~ ***参考解説 -正規化 線形回帰では「予測と実際の値の二乗誤差」を小さくすべく、... --LASSO回帰：各成分('''wSUB{i};''')の絶対値の和（L1ノルム... --Ridge回帰：各成分('''wSUB{i};''')の二乗和のルート（L2ノ... -非線形回帰 以下のような非線形の関数式を用いて、データの当てはめを検... '''y = 1 / (wSUB{0}; + wSUB{1};xSUB{1}; )''' 非線形回帰分析は計算が複雑になるため、数値解が得られずに... ~ ***単回帰分析のプログラム例 以下に、単回帰分析のサンプルを掲載しています。 ipynb（JupyterNotebook）形式で、GitHubに置いていますが、... -GitHub：[[SimpleLinearRegression.ipynb>https://github.co... -nbviewer：[[SimpleLinearRegression.ipynb>https://nbviewe... -このプログラム例では、以下の事例を紹介しています。 --説明変数：RM（平均部屋数） --目的変数：MEDV（住宅価格） -使用したライブラリ --[[pandas>Pandas]]：データ解析 --matplotlib：グラフ描画 --[[scikit-learn]]：回帰分析 -使用しているデータ：[[ボストン市郊外の地域別住宅価格>htt... ''付記''：単回帰の問題で、２次元的に散布図が描き出せるの... ~ ***重回帰分析のプログラム例 以下に、重回帰分析のサンプルを掲載しています。 ipynb（JupyterNotebook）形式で、GitHubに置いていますが、... -GitHub：[[MultipleLinearRegression.ipynb>https://github.... -nbviewer：[[MultipleLinearRegression.ipynb>https://nbvie... -このプログラム例では、以下の事例を紹介しています。 --説明変数：density, volatile acidity（密度と揮発酸） --目的変数：alcohol（アルコール度数） -使用したライブラリ --[[pandas>Pandas]]：データ解析 --matplotlib：グラフ描画 --[[scikit-learn]]：回帰分析 -使用しているデータ：[[Wine Quality Data Set 赤ワイン>htt... ~ ***付記：X（大文字）と y（小文字）について 一般に目的変数（出力）に対して説明変数（入力）の方が数（... -y が値だとすれば、X はベクトル -y がベクトルだとすれば、X は行列 ~ ~

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