プロジェクト | 簡単に多項式回帰を実装する

多項式回帰の実装

初級

このプロジェクトでは、最小二乗法を使用して多項式回帰を実装する方法を学びます。多項式回帰は、一連のデータポイントに多項式関数を適合させるために使用される基本的な機械学習手法です。このプロジェクトでは、データの読み込みと前処理、ヴァンデルモンド行列の作成、および最小二乗法を使用した多項式回帰問題の解決のプロセスを案内します。

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💡 このチュートリアルは英語版からAIによって翻訳されています。原文を確認するには、ここをクリックしてください

はじめに

このチャレンジでは、多項式回帰を実装して適用し、多項式方程式によって生成される曲線で一連の学習サンプルをフィットさせます。目的は、最小二乗法を使用して多項式回帰の最適なフィッティング係数を取得することです。このチャレンジでは、サンプル CSV ファイルを入力として受け取り、多項式回帰フィッティングの係数を返す関数を完成させる必要があります。

これは Challenge です。Guided Lab とは異なり、学習のためにラボの手順に従うのではなく、チャレンジタスクを独立して完了する必要があります。Challenge は通常、少し難しい課題です。難しいと感じた場合は、Labby と相談したり、解決策を確認したりできます。