重回帰分析の実装

みなさんこんにちは！こじかです。

今日は無料講座第8回「重回帰分析の実装」を勉強しました。

今回もpythonの数値計算ツールのNumPyを使ってプログラム実行する方法を勉強しました。

そして前回はベクトルが出てきましたが、今回の重回帰分析ではベクトルだけではなく、行列、転置、逆行列、行列積などの行列演算が出てきました。

ここで講師の方が「数学は分かっていたほうがもちろんいいが、今回の方法を覚えるだけでもなんとかなります」的なことをおっしゃったので、お言葉に甘えて力業で覚える方法を選択したいと思います！

また、講義視聴を進めていくと、実務上はこのような数値計算コードを書いてプログラム実行することは少なく、Python用に用意されているツールを利用することが多いとのことで、今回は「Scikit-learn」というツールを利用して重回帰分析する方法を勉強しました。

この手順を覚えられればかなり作業が捗りそうですが、まぁ、すぐには覚えられそうにないので、何度か復習して身に着けるしかないでしょうね･･

今回はデータ数の少ない簡易なモデルを使用しましたが、次回の講義ではcsvファイルに格納された本格的なデータを使用してScikit-learnで重回帰分析する方法を勉強できるとのことなので、また次回理解を深めたいと思います。

このScikit-learnがどんなものか調べてみると、公式サイトに色々な情報が掲載されているようですが、まぁ当然ですが公式サイトは英語表示です。

これ以上見るの無理ぃと拒絶反応が出てしまいましたので、いろんなことができそうだな、という雰囲気だけ感じ取りました。

数学の次は英語の壁を乗り越える必要がありそうですねぇ･･

さて、次回の無料講座は「演習問題」というセクションで、先ほども書きましたが本格的なデータを使用してScikit-learnで重回帰分析をするセクションになります。

またここでハッと思い出したのですが、前回のベクトルの謎が解けてませんね。

まぁ大は小を兼ねると言いますから、重は単を兼ねる、重で使えるものは単でも使える、ということかなと！（絶対違う）