1.1 例：多項式曲線フィッティング
Last-modified: Sun, 29 Oct 2017 00:36:49 JST (2379d)
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- 回帰問題＝入力・出力ともに連続（⇔離散的）の教師あり学習
- 何かに入力xを作用させると観測値tが観測されたというデータの組をN組用意（訓練集合）
- 新たにxを入力すると何が観測されるかを予測
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- 問題設定少しややこしい
- \( \sin(2πx) \)という「真の」関数（あとで比較・検討しやすいように）
←実際の場面ではこれに測定誤差などのノイズが乗り分散するので、（訓練が終わっても）誰も知り得ない関数 - あくまで与えられるのはxとtの組から成る観測データ集合だけ
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- \( \sin(2πx) \)という「真の」関数（あとで比較・検討しやすいように）
- 「真の関数」が式(1.1)のような形をしていると仮定
→各項の係数や最高の次数が何だと一番訓練データとつじつまが合うか、可能性が高く自然で、予想の精度が良いかを求めるbr
- モデルが複雑になり過ぎないように正則化項を導入
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