"regression"の翻訳 日本語へ:
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Regression - translation :
例 (レビューされていない外部ソース)
linear regression. | 元通りの線形回帰の目的関数に戻します |
logistic regression. | y 1の時と |
logistic regression. | それは前回はマイナスの符号を |
Regression testing output | 回帰テストの出力 |
Regression Testing Status | 回帰テストの状態 |
Regression is continuous. | 気温は66 5度 という予想などです |
Regression tester for kate | Kate のための回帰テスター |
KHTML Regression Testing Utility | KHTML 回帰テストユーティリティ |
Regression tester for khtml | khtml のための回帰テスター |
So, that's linear regression. | ビデオでは このモデルをどのように実装していくかをお話します |
logistic regression with a | 適用していく というのが考えられる |
And what's new is doing multiple regression analysis, asking for standardized regression coefficients. | そうコメントにもある 回帰分析をやって |
Now that we're in regression I want to present this with respect to the unstandardized regression coefficient, B, in the regression equation. | これを示したいと思います 帰無仮説はXとYの関係の傾きがゼロという事です |
linear regression for classification problems. | ここに もう一つ |
The unstandardized regression coefficient, B. | そして係数の標準誤差 |
That is the regression constant. | 最初の予測変数の傾きです だからそれらの他の場所で推計している分を差し引かないと |
Today, we'll see how multiple regression, multiple regression works where we have multiple predictors. | 重回帰は予測変数が複数の時に使えます それはもうちょっと複雑になります 解釈の点でも 係数のラッシュの点でも |
At first we've covered multiple regression analysis sort of conceptually, and how to interpret regression coefficients when there are multiple predictors in our regression equation. | そこで回帰方程式に複数の回帰係数がある時に それをどう解釈するかを学んだ そして行列の代数について見ていき 一つの方程式で複数の予測変数の回帰係数を一度に |
That regression, or that regression equation, we could run it in R, and get the regression equation. We'll, we'll do that in, in lecture nine. | それはレクチャー9でやります それがモデル それが私がモデルと言った時に |
GUI for the khtml regression tester | khtml 回帰テスターの GUI |
Let's start talking about logistic regression. | このビデオでは |
This is the concept of regression. | つまり平均への回帰です |
That is regression to the mean. | ある人があることについて例外的だとします |
So, here's our linear regression algorithm. | 最初の方のこの項は |
light of logistic regression, the Support | このコスト関数を最小化する |
linear regression isn't a good idea . | 次のビデオでは |
So remember in simple regression, the standardized regression coefficient was the same as the correlation coefficient. | 一致しました いまやそうでは無い 何故ならこれは 出版数と性別を考慮に入れた上での |
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 |
So the main topic of this segment is just again estimation of regression coefficients in multiple regression. | 重回帰での回帰係数の計算 ここでも単回帰の時と同じように最小二乗法やってるんだが |
In the last lecture, we did simple regression, which is just one predictor in the regression equations. | ありません 今日は 重回帰を見ていきます |
The first thing to understand is the regression equation and the different components of the regression equation. | まず始めに 用語をはっきりさせておきましょう このセグメント 及び本コースのこのパートでは |
So again, here's the simple regression equation. | 予測値yを得るには 回帰定数足すことの |
So let's look at the regression next. | 回帰に関する最初の小テストです |
So that's linear regression with gradient descent. | もしあなたが上級線形代数のコースを |
We, just ran a multiple regression analysis. | だが標準化されていない回帰係数しか得ていない |
The unstandardized regression coefficient, and the standardized. | さもないと具体的にそう頼まないといけない |
So now the regression constant is zero. | 年齢の回帰係数は年齢と持久力の相関になっている |
When you, do the simple regression equations. | 係数を標準化すると |
And look at all the regression coefficients. | しかし間違った研究でそれらをやった経験があるなら |
And thus, using linear regression this way. | この点より右にある全ての点は |
Linear regression? Do we compute confidence intervals? | あるいは最尤推測値の計算でしょうか |
For now, simple regression, it's real easy. | それをどう計算するかは既に見てきました 思い出して下さい それはクロス積の和の |
Today we'll talk about classification versus regression. | 回帰について説明します 分類では出力結果は二者択一か 決まった種類になります |
The standardized regression coefficient, .34, is the regression coefficient. This is just a way of checking your work. | これらは一致する 年齢とやった時は 0.13 |
Regression co efficients, in a multiple regression, using matrix algebra and last week, you didn't even know matrix algebra. | 先週には行列の代数が何なのかすら知らなかったのに これって凄い |
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