記事「データサイエンスと機械学習（第03回）：行列回帰」についてのディスカッション

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今回のモデルは行列によって作成されています。これにより柔軟性が得られ、コンピュータの計算限界内に留まる限り、5つの独立変数だけでなく多くの変数を処理できる強力なモデルを作成できます。この記事を面白く読めることは間違いありません。

前の2つの記事に注目していただければ、私が抱えていた大きな問題は、より多くの独立変数を扱えるモデルのプログラミングであることにお気づきでしょう。つまり、より多くの入力を動的に扱うということです。戦略の作成に関しては、何百ものデータを処理することになるため、モデルがこの需要に確実に対応できるようにしたいからです。

行列

数学の授業をスキップした人のために説明すると、行列とは、数値やその他の数学的対象を行と列に並べた長方形の配列または表で、数学的対象やその対象の特性を表すために使用されます。

次は例です。

作者: Omega J Msigwa