Translation of "binary logistic regression" to Japanese language:
Dictionary English-Japanese
Binary - translation : Binary logistic regression - translation : Logistic - translation : Regression - translation :
Examples (External sources, not reviewed)
| logistic regression. | y 1の時と |
| logistic regression. | それは前回はマイナスの符号を |
| logistic regression with a | 適用していく というのが考えられる |
| 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 |
| 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, 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 |
| We already have linear regression and we have logistic regression, so why do we need, you know, neural networks? | ロジスティック回帰もある では何故 ニューラルネットワークなんて物が必要なんだ ニューラルネットワークの議論を |
| 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 |
| logistic regression, I'm going to modify this a little bit, and make the hypothesis | これをちょっと変更して 仮説をgの シータ転置 x と する ここでgは |
| Logistic Regression is actually a classification algorithm that we apply to settings where the | 分類アルゴリズムで Yが離散的な値の時に 使う物だ 1 0とか0 1とか |
| How about if we were doing a classification problem and say using logistic regression instead. | 代わりに例えばロジスティック回帰を使っていた場合はどうだろう その場合でも ロジスティック回帰でのトレーニングとテストの |
| A plus B. So for logistic regression if we send a very large value of | とても大きなラムダの値を用いると それの意味する所はBに とても大きな重みを付与する という事だ |
| So, simple logistic regression together with adding in maybe the quadratic or the cubic features | 2次や 3次のフィーチャーを 加えたもの これは n が大きい時に |
| In the next video we'll start working out the details of the logistic regression algorithm. | ロジスティック回帰のアルゴリズムの 詳細を見ていきます |
| 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 |
| That's the term that a single training example contributes to the overall objective function for logistic regression. | ロジスティック回帰の目的関数全体への 今 この仮説の定義の式を取り ここに |
| If you want to apply logistic regression to this problem, one thing you could do is apply | 適用しよう とすると たくさんの非線形のフィーチャーに対して ロジスティック回帰を |
| And that's called the support vector machine, and compared to both the logistic regression and neural networks, the | ロジスティック回帰やニューラルネットワークと比べて サポートベクターマシーン |
| line similar to logistic regression but this is going to be the straight line in this posh inning. | 直線 つまり マゼンタで今描いた 曲線 紫というかマゼンダで描いた曲線 |
| Where instead of having basically just one logistic regression output unit, we may instead have K of them. | 単に一つのロジスティック回帰の出力ユニットしか無いのではなく その代わりにK個のユニットがある訳だ これがそのコスト関数となる |
| And finally, the second term here is the regularization term similar to what we had for logistic regression. | 正規化の項 これはロジスティック回帰と似てるね この和の項はほんとうに難しそうに見えるね |
| Binary | 実行ファイル |
| Binary | バイナリ |
| Binary | バイナリName |
| Binary | バイリニア |
| Binary | 二進 |
| binary | binary |
| Let F of XP, or linear function, and the output of logistic regression is obtained by the following function | ロジスティック回帰の出力は 次の関数で求められます 1 1 e f X となります |
| We'll develop an algorithm called logistic regression, which is one of the most popular and most widely used learning algorithms today. | アルゴリズムを開発していきます それはこんにち 機械学習の分野では もっともポピュラーで もっとも広く使われているアルゴリズムの一つです |
| (binary data) | (バイナリデータ) |
| CGM BINARY | CGM BINARY |
| Binary File | バイナリファイル |
| Binary comparison | バイナリ比較 |
| Binary encoding | 二進エンコーディング |
| Binary Clock | バイナリ時計Comment |
| GnuPG Binary | GnuPG 実行ファイル |
| Binary Data | バイナリデータ |
| Binary Viewer | GenericName |
| Binary numbers. | 2進法 |
| Binary code? | 2進コード |
| 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 |
| So, in logistic regression we have our familiar form of the hypotheses there and the sigmoid activation function shown on the right. | これで そしてsigmoidアクティベーション関数が 右に示してある そして数学をいくつか |
| like we had for logistic progression. | 具体的には i 0に |
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