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オルカいないよ
不偏分散は標本平均の分だけ自由が縛られちゃうからn-1で割るんだよ(っていう考え方)
•単回帰分析
説明変数1個と切片が1個で、自由度n-2
•重回帰分析
説明変数k個と切片1個で、自由度n-(k+1)
#メモ
#今更感
コメント
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まさか先輩のあだ名と一緒だなんてびっくり😆

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腸をリボンに結ぶ🫵🏻


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ミンナアタタカイのテーマは何?
ミンナアタタカイのテーマは以下の通りです。
共感とつながり: 作品は人々の心の温かさや、他者とのつながりを強調しています。登場人物たちの交流を通じて、共感の重要性が描かれています。
日常の美しさ: 日常生活の中に潜む小さな幸せや美しさを見つけることがテーマの一つです。普通の瞬間が特別な意味を持つことを示しています。
人間関係の大切さ: 友情や家族の絆が中心的なテーマであり、互いに支え合うことの重要性が強調されています。
心の癒し: 登場人物たちが困難を乗り越える過程を通じて、心の癒しや成長が描かれています。困難な状況でも希望を持つことが大切であることが示されています。
これらのテーマは、作品全体を通じて一貫して表現されており、観る者に深い感動を与えます。

0/1d6の
ピザ冷えに泣く季節、始まりました(始まってない)
最強の相方の相方(俺)

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なんと、わりかし新しめの子がジョジョ好きで、いつか遊びに行こうって話になった!嬉しい......

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オルカいないよ 投稿者
⚠️説明変数が多くなる場合の注意点(過学習) •手元のデータに関しては誤差を過小評価してしまう →自由度が少なくなる分,無理やり手元のデータに答えを合わせにいく結果となる。 →データの散らばりが正しく判断できない 結果,新しいデータの予測には向かないモデルができる。
オルカいないよ 投稿者
•k>>nのケース 例1) 遺伝子解析: 患者さんは100人(n=100)だけど、調べる遺伝子の数は数万個(k=20,000) 例2) 画像認識: 画像は1,000枚(n=1,000)だけど、ピクセルの数は数百万(k が巨大) →自由度がマイナスになる •解決策 ① 正則化 「役に立たない変数の影響力を無理やりゼロにする」という処理を行う → 実質的な変数の数を減らして自由度を確保 ② 次元圧縮 「重要なエッセンスだけを抽出した5個の新変数」にまとめ上げてから分析する方法 →変数同士を融合 ③ 深層学習 学習の過程で『実質的な自由度』を絞り込む強力なブレーキを何重にもかけている