目次
- 目次
- はじめに
- 最小二乗法
- Juliaにおける最小二乗法の解き方
- 最小二乗法の応用例1: 広告の投資最適化
- 最小二乗法の応用例2:ライトの光量の制御
- 多目的関数における最小二乗法
- Tikhonovの正規化による最小二乗法
- 多目的関数最小二乗法による時系列データフィッテング
- 画像のボケ除去
- CTスキャンの断面復元
- 多目関数によるオーバーフィッティング防止
- GItHubリポジトリ
- 参考資料
- MyEnigma Supporters
はじめに
スタンフォード大学には
機械学習を学ぶ上での第一歩として、
Introduction to Matrix Methods (EE103)という授業があります。
今回の記事では、
この授業の教科書である
Introduction to Applied Linear Algebraを
読んだ際の技術メモです。
この教科書は下記のリンクのページから
pdfをダウンロードすることができます。
本記事では、
上記の教科書の最小二乗法の部分のみのメモです。
他の部分に関しては、下記の記事を参照下さい。
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