Qiita2本目 リッジ回帰の実装

[noguchikazuki]

取り組んだトレーニングの概要

Qiita記事2本目です。リッジ回帰に関する記事になっています。
取り組んだ内容としては、pythonによるリッジ回帰の実装とノルムについての説明を行いました。

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Hackmdへのリンク(https://hackmd.io/g7CABoZoQuK2CwKlFSyEgA?view)

獲得を目指したスキル

• リッジ回帰の理解
• ノルムのイメージの理解

Action list

• ノルムのイメージ図作成
• リッジ回帰の実装

感想

高次多項式で線形回帰を行うとパラメータ値が増大するイメージがまだ掴めていないので、過学習する様子をアニメーションで可視化してみたいと思います。

[ae14watanabe]

おトゥかれさまです、ナイスファイトです。
細かいところは例のごとくHackMD見てください。
コメントのところ修正してくれれば十分okだと思います。

「基底関数減らせばいいんじゃね？」の件はできれば直接聞きに来てくれたら、俺も一緒に考えるのでぜひ聞きに来てください

[yoneda88]

お疲れ様！
コメントはHackMDをみてね！修正が終わったら再レビュー依頼を

[senoura]

おつです！１本目に引き続き素晴らしい記事でした！
コメントを入れました。
コメント外で気になったのは改行後のスペースが入ってたり入ってなかったりしてるところです。

[TetraMiyazaki]

お疲れ様です。L2ノルムのところらへんのイメージ自分忘れてたので、個人的にもすごく助かりました。
それと遅くなってすみませんでした。先輩たちのところを修正してくれたらApproveします。

特に

線形回帰での過学習

のところは、先輩と直接話す等(slackでもOK)コミュニケーションをとって意識をすり合わせてくだい。
(うちで研究やってると誰かと話し合う必要はあるので)

[Kusumoto-Keisuke]

お疲れ様です．
全体的に読みやすくまとめられていて，特にリッジ回帰でのノルムのイメージの章，曖昧だった理解度が深まりました．

先輩が指摘されている点以外で気になる個所はなかったのでApproveします．