統計・機械学習 リッジ回帰（Ridge Reression）とLASSOー過学習を抑制する正則化最小二乗法ー【Pythonプログラム付】
統計や機械学習において最も基本的な回帰分析手法は（通常）最小二乗法（OLS：Ordinary Least Squares）です。
しかし，データの量や性質によっては回帰係数がデータに過度に適合する過学習が生じる可能性があり，回帰曲線の...
最小二乗法
統計・機械学習 
統計・機械学習 逐次最小二乗法（RLS: Recursive Least Squares）ーパラメータ同定に用いられる時系列データの回帰手法！ー
制御関連の業務では時系列のデータを主に扱い，時系列データから各種パラメータを同定したい場面は数多く存在します。パラメータ同定のための最も簡単な手法は，通常最小二乗法（OLS：Ordinary Least Squares）です。
しかし...
統計・機械学習 最小二乗法を用いた回帰分析ー②重回帰分析と非線形回帰分析ー【Pythonプログラム付】
統計や機械学習において最も基本的な回帰分析手法は（通常）最小二乗法（OLS：Ordinary Least Squares）です。その中でも説明変数(x)が一つしかない回帰分析を単回帰分析といいます。
しかし，現実にある様々な事象は複数...
統計・機械学習 最小二乗法を用いた回帰分析ー①線形単回帰分析ー【Pythonプログラム付】
統計や機械学習において最も基本的な回帰分析手法は（通常）最小二乗法（OLS：Ordinary Least Squares）です。その中でも説明変数(x)が一つしかない単回帰分析は，Microsoft Excelの「近似曲線」機能etcで使用...