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演習

傾きの計算

ここでは傾きの計算を練習します。平均二乗誤差の損失関数を予測値に対してプロットすると、傾きは 2 * x * (xb-y)、すなわち 2 * input_data * error になります。x と b は複数の数値を持つ場合があります（x は各データ点のベクトル、b もベクトル）ので、この場合は出力もベクトルになり、まさにそれが求める形です。

単一のデータ点を使ってこの傾きを計算するコードを書いていきます。あらかじめ定義された重み weights と、単一点のデータ input_data を使います。予測したい目的変数の実際の値は target に保存されています。

指示

100 XP
  • weights と input_data を掛け合わせて合計を取り、予測値 preds を計算します。
  • 誤差を、preds から target を引いて計算します。これは勾配の式における xb-y に対応します。
  • 予測に関する損失関数の傾きを計算します。そのために、input_data と error の積を取り、さらに 2 を掛けます。