線形回帰と勾配降下法：住宅価格から深層学習まで
2025-05-08
この記事では、住宅価格を例に、線形回帰と勾配降下法のアルゴリズムを分かりやすく説明します。線形回帰は、最適な直線を当てはめることで住宅価格を予測し、勾配降下法は、誤差関数を最小化する最適なパラメータを見つけるための反復アルゴリズムです。この記事では、絶対誤差と二乗誤差を比較し、二乗誤差が勾配降下法でより効果的な理由を説明します。それは、二乗誤差が誤差関数の滑らかさを保証し、局所最適解を回避するためです。最後に、この記事ではこれらの概念を深層学習と結びつけ、深層学習の本質もパラメータを調整して誤差を最小化することであると指摘します。
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線形回帰