最小二乗法の数学的導出（線形回帰機械学習）
- ヤン江Yi- / 2019年8月4日
単純な線形回帰の問題のため、すなわち、データは、唯一の基本的な特性データセットで作るために、最小値（ここでは、予測値と真値との二乗誤差を意味する）損失関数を、最適なパラメータa、bを達成するために、この特定の次のように最小二乗法を算出する式で最適なパラメータa、bを与えるために、最小二乗法によって呼び出されます。
上記の数学的な原則については、凸最適化原理を最適化するすべての重要な役割、最小二乗法のA、Bのパラメータは、以下の具体的な数学的導出の以下の導出を再生します：
第一工程：まず、Bが評価されるガイド
ステップ2：導出され続けています。
計算式は、最終的な最小二乗AおよびBで得られる以下の通りであります：
