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#はじめに "F# for Machine Learning Essentials" (Sudipta Mukherjee 著 以下「原著」) の第2章 "Lin... #はじめに "F# for Machine Learning Essentials" (Sudipta Mukherjee 著 以下「原著」) の第2章 "Linear Regression"(線形回帰)では、Math.NET for Numericsという.Net用の数値計算ライブラリを用いた線形回帰の方法を説明しています。色々盛りだくさんの内容なので、ここでは行列分解の代表的な方法のQR Decomposition (QR分解)とSingular Value Decomposition (SVD: 特異値分解)に関するところだけ取り上げます。これらを用いることで線形回帰の計算がラクになります(理由は参考資料を参照)。 #参考資料 原著のコード こちらにある。 大人になってからの再学習 行列の分解(Matrix Decomposition) [QR分解] (http://d.hatena