Udemyの【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座を受講する中で、jupiter notebookやGoogle Colaboratoryにかっこよく数式を書く方法がわからなかった！講師がコピペしたテキストをちまちま打ち込んでいましたが、悩める同士のために共有をしたい！
さあ！ここからコピペしてあなたのjupiter notebookあるいはGoogle Colaboratoryをイカした数式だらけにしよう。
 | 評価関数 $$ a = \dfrac{\displaystyle{\sum_{n=1}^{N}}x_{n}y_y{n}}{\displaystyle{\sum_{n=1}^{N}}x_{n}^{2}} $$| |
 | ハット・予測値 $$ \hat{y} = ax $$ |
| バー・平均 $$ y – \bar{y} = a(x – \bar{x})\\ \rightarrow y = a(x – \bar{x}) + \bar{y} $$ |
 | 重回帰分析 $\boldsymbol{w}=(\boldsymbol{X}^{t}\boldsymbol{X})^{-1}\boldsymbol{X}^{T}\boldsymbol{y}$ |
