はじめに
`numpy`を使うと複雑な計算ができるようになるが、機会学習でよくつかう計算についてまとめた。
x転置x
.dotの後に、掛けるものを２つ置けばよい。 
XtX= np.dot(X.T,X)
print(XtX)逆行列
linear algebra（リニアアルジェブラ）: 線形代数
numpyの場合は、linalg.invを使って描写する。
XtX_inv = np.linalg.inv(XtX)
print(XtX_inv)
`numpy`を使うと複雑な計算ができるようになるが、機会学習でよくつかう計算についてまとめた。
.dotの後に、掛けるものを２つ置けばよい。
XtX= np.dot(X.T,X)
print(XtX) linear algebra（リニアアルジェブラ）: 線形代数
numpyの場合は、linalg.invを使って描写する。
XtX_inv = np.linalg.inv(XtX)
print(XtX_inv)