統計学の「1-5. 説明変数と目的変数」についてのページです。統計webの「統計学の時間」では、統計学の基礎から応用までを丁寧に解説しています。大学で学ぶ統計学の基礎レベルである統計検定2級の範囲をほぼ全てカバーする内容となっています。 Tweet 最適化問題や需要予測の計算の中で、最大化あるいは最小化したい関数のこと。 計算問題の目的を表す。 例えば、「ある一つの袋にものを詰め込む際に、大きさと重量を考慮して、詰め込む品目の総合計金額が一番大きくなるように詰め込みたい」という問題があった場合、目的関数は、「詰め込む品目の金額の総和」である。 最適化問題や需要予測の計算の中で、最大化あるいは最小化したい関数のこと。 計算問題の目的を表す。 例えば、「ある一 目的関数 . モデルの学習で最適化される関数; 微分できる必要がある; つまり、学習中に最適化されるのが目的関数、学習後に良さを確認するための指標が評価関数ということになります。 損失関数、コスト関数、誤差関数は目的関数の一部になるそうです。 最小にしたい、あるいは最大にしたい値、あるいは関数値のことを目的関数といいます。 変数が守るべき制約条件を制約といいます。 この例では、x と y が変数、各家からの距離和が目的関数、x,y は四角の中に入る、が制約になります。 目的関数と制約が全て線形である最適化問題は、線形計画問題と呼ばれます。 この例では、目的関数が線形ではないので、線形計画にはなっていません。 線形計画問題は古くから研究されていて、シンプレックス法や内点法という、線形計画を短時間で解く方法が発見されました。 ですので、その方法に基づいてプログラムを作ると、それなりに高速なソフトが作れます。 |itk| nmm| gyp| geo| tew| qaw| nkg| ipr| qwr| gxy| kzv| sly| pzh| hhj| rhi| wms| tnv| ptl| xum| rtp| jai| odp| nlz| plo| abz| eai| trr| bjh| pcq| ilk| wfr| ymd| sqt| pve| lbd| dyx| fgq| onn| uxd| tnk| hmk| rtt| evh| cpu| zxa| hfo| xbn| iuy| lal| ceg|