◆単回帰分析
１つの入力変数から、１つの出力結果を予測する。
ⅰ：学習 モデルからモデルを作成する
ⅱ：推論 入力変数を入れて、予測値を出力する
・計算式
y = ax + b
y：予測値、a：傾き、 x：入力値、b：切片
・行うこと
実測データに基づいて、aとbを決定する
１）データの中心化
bを0にすることで、算出値をaのみにする（計算が楽になる）
・中心化後の計算式
y = ax + 0(b=0）
↓
y = ax
２）最も適切なaを求める
評価関数(損失関数）を決める
（ y(実測値) － y^(予測値) ）^2 （2乗するのは絶対値にする事でマイナスをなくす為）
・・・二乗誤差という
L(評価関数) = (y1 - y1^)^2 + (y2 - y2^)^2 + ・・・ + ( yn - yn^)^2
= ∑( yn - yn^ )^2
３）評価関数を最小化する
傾き ＝ ０
作成中・・・
