- #まとめ編 一覧
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回帰分析
2 変数 のデータがあるとき回帰方程式と呼ばれる「説明の関係を定量的に表す式」
を求めることを目的とする分析手法.
回帰分析
- 基本的なアルゴリズムについて
- yhayato1320.hatenablog.com
重回帰
- 変数に対する多変量化
- yhayato1320.hatenablog.com
線形基底関数モデル
- 線形基底関数モデル
- 回帰方程式に対する一般化
- 非線形関数の導入
- yhayato1320.hatenablog.com
ロジスティック回帰
- ロジスティック回帰
- 基底関数にロジット関数を適用
- yhayato1320.hatenablog.com
リッジ回帰
- リッジ回帰
- パラメータの正則化
ガウス過程回帰 / ベイズ回帰
- ガウス過程回帰 / ベイズ回帰
- 回帰分析におけるパラメータに対して、 固定値ではなく、確率的に変動するもの (確率変数) として扱う.
- yhayato1320.hatenablog.com
スパース回帰
- スパース回帰
Multi Output Regression
- Multi Output Regression
推定法
回帰係数 (パラメータ) を推定する方法.
最小二乗法
回帰直線と観測データの距離を誤差とする.
最尤法 / 最尤推定 / Maximum Likelihood Method
回帰分析を確率モデルとして考える.
尤度を誤差とする.
- 最尤法 / 最尤推定 / Maximum Likelihood Method
参考
書籍
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- 13 回帰分析
- 13.1 回帰分析
- 13.4 重回帰分析
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- 13 回帰分析
多変量解析入門
- 2 線形回帰モデル
- 2.1 2変数間の関係を捉える
- 2.1.1 データとモデル
- 2.2 多変数間の関係を捉える
- 2.1 2変数間の関係を捉える
- 3 非線形回帰モデル
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- 2 線形回帰モデル
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- 3 線形回帰モデル
- 3.1 線形基底関数モデル
- 3 線形回帰モデル
Web サイト
- 「回帰分析から分かること」と「変数選択」
関連動画
- #01 【一問一答】 最小二乗法
