「パターン認識と機械学習」(PRML) 演習問題1.1の解答です。
多項式回帰の式変形をさせる問題。
最小化したい式（1.2）を、求めたい変数について偏微分してゼロとおく、基本中の基本パタン。
solution to prml exercise 1.1
演習問題 1.1
機械学習の教科書の決定版【パターン認識と機械学習】の演習問題の全てを詳しく解答・解説
機械学習の教科書の決定版【パターン認識と機械学習】の演習問題の全てを詳しく解答・解説
「パターン認識と機械学習」(PRML) 演習問題1.1の解答です。
多項式回帰の式変形をさせる問題。
最小化したい式（1.2）を、求めたい変数について偏微分してゼロとおく、基本中の基本パタン。
solution to prml exercise 1.1
偏微分して0になることは、極小値をとることの必要十分条件ではないと思います。
極小値をとる条件は偏微分が0かつ下に凸出なければならないと認識しております。
偏微分が0の場合極大値になってしまう可能性が捨てきれないと思いますが、
関数のから考えるに必ず偏微分が0になった時点で極小値をとるという根拠があれば教えていただきたいです。