한국어에서 선형 회귀 을 사용하는 예와 영어로 번역
{-}
-
Colloquial
-
Ecclesiastic
-
Ecclesiastic
-
Programming
-
Computer
선형 회귀.
Regression coefficients.선형 회귀.
Linear trend.선형 회귀.
Regression line.선형 회귀.
Multiple regression.선형 회귀.
Regression Coefficient.다중 선형 회귀를 수행하고 모델 통계량을 생성합니다.
Alpha = 0.01을 사용하여 다중 선형 회귀를 수행합니다.
Perform multiple linear regression with alpha= 0.01.선형 회귀처럼, softmax 회귀는 단일층의 뉴럴 네트워크로 구성됩니다.
Like linear regression, softmax 베이지안 선형 회귀가 이러한 문제를 다루는 일반적인 기법이다.
Bayesian linear regression is a general way of handling this issue.응답 변수와 예측 변수 간의 유의미한 선형 회귀 관계가 있는지 검정합니다.
It tests for a significant linear regression relationship between the response variable and the predictor variables.그래서 저라면 분류 문제들에 대해 선형 회귀를 사용하지 않을 겁니다.
So I wouldn't use linear regression for classification problems.딥러닝 기초navigate_next 3.2. 선형 회귀를 처음부터 구현하기.
Deep Learning Basicsnavigate_next 3.2. Linear regression implementation from scratch.왜냐하면 선형 회귀는 꽤 오랫동안 존재해왔기 때문이다 (200년 이상).
Because linear regression has been around for so long(more than 200 years).그 방법은 단순 선형 회귀로서 참조한다.
the method is called a simple linear regression.단순 선형 회귀, 예측값 및 예측 구간.
simple linear regression, predicted values and prediction intervals.Linear Learner(회귀) 선형 회귀는 두 변수 사이의 선형 관계를 예측하는 데 사용됩니다.
선형 회귀나 softmax 회귀에서 모든 가중치 파라미터를 같은 값으로 초기화할 수 있나요?
Can we initialize all weight parameters in linear regression or in softmax 오늘은 파이썬의 간단한 선형 회귀 예제를 살펴보고, 언제나처럼 SciKit Learn 라이브러리를 사용할 것입니다.
Today we will be looking at a simple Linear Regression example in Python, and as always, we will be using the SciKit Learn library.이 스크립트는 단순 모형 적합 을 사용하여 변수의 각 쌍에 대한 단순 선형 회귀를 작성합니다.
The script creates a simple linear regression on each pair of variables using Fit Y by X.최소 제곱법을 사용하는 선형 회귀는 일련의 점에 대해 가장 적합한 선인 회귀선의 수식을 계산합니다.
Linear regression that uses the least-squares method calculates the equation of the best-fit line for a series of points.
