"logistic model"の翻訳 日本語へ:
例 (レビューされていない外部ソース)
| We're going to model a neuron as just a logistic unit. | だから黄色で円を |
| logistic regression. | y 1の時と |
| logistic regression. | それは前回はマイナスの符号を |
| For such situations there is a model called logistic regression, which uses a slightly more complicated model than linear regression, which goes as follows . | これは線形回帰より複雑なモデルで fをxの線形関数とすると |
| logistic regression with a | 適用していく というのが考えられる |
| And the term logistic function, that's what give rise to the name logistic progression. | ロジスティック回帰の語源でもある ところで sigmod関数と |
| Let's start talking about logistic regression. | このビデオでは |
| light of logistic regression, the Support | このコスト関数を最小化する |
| like we had for logistic progression. | 具体的には i 0に |
| logistic regression and we're seeing what the mathematical formula is defining the hypothesis for logistic regression. | ロジスティック回帰の仮説が 定義されるかを見ている 次のビデオでは |
| Z, also called the logistic function, looks like this. | ゼロのそばから始まって |
| When we plot the logistic function it looks like this | f x 0周辺ではおおよそ線形ですが |
| Model | モデル camera lens |
| Model | RGB モデル |
| Model | モデル |
| Model | モデル |
| So I'll compare model one to model three and I'll compare model two to model three. | これが最初のモデルからの出力で 予測変数に |
| So, for logistic regression, we had two terms to our objective function. | 一つ目の項は トレーニングセットから来る |
| Printer model | プリンタのモデル |
| Printer Model | プリンタのモデル |
| Atom Model | 原子模型 |
| Camera Model | カメラのモデル |
| UML Model | UML モデル |
| Printer model | プリンタモデル |
| Printer Model | プリンタの機種 |
| Color Model | カラーモデル |
| Unspecified Model | 指定されないモデル |
| You model. | モデルだ |
| Model, huh? | モデルでしょ |
| First model walks, second model duplicates, then elaborates. | 片方が踊ったら それを真似する それで付け足していくんだ |
| Now let's think about what we will like the logistic regression to do. | 手本があって y 1とする |
| Could we use Naive Bayes, k Nearest Neighbors, Support Vector Machines, Logistic Regression. | またUNIXのsortコマンドやgzipコマンドは 使えるでしょうか |
| That's a monolingual model rather than a bilingual model. | すべての可能な分類 翻訳 並び替えを通して 探索します |
| This model is nested within the more complex model. | だからこの直接モデル比較が出来る そしてこのモデルが |
| Eventually, the new model will replace the old model. | 新しいモデルが古いモデルに取って代わります 強い感情がモデルを作ることがあります |
| So we can do a direct statistical comparison, of model one and model three, and then of model two and model three. | 直接比較出来る その後でモデル2とモデル3も それはRのanova関数でやる |
| 3D model viewer | 3D モデルビューアー |
| Set iPod Model | iPod のモデルを設定 |
| Select Ellipsoid Model | 楕円モデルを選択 |
| Show elevation model | 高度モデルを表示 |
| Enter Model Name | モデル名を入力 |
| Entity Relationship Model | エンティティ関係モデル |
| Grayscale Color Model | グレースケールカラーモデルName |
| Current color model | 現在のカラーモデル |
| Printer Model Selection | プリンタの機種を選択 |
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