Translation of "logistic information" to Japanese language:
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 |
| 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 |
| We're going to model a neuron as just a logistic unit. | だから黄色で円を |
| 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 |
| 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 |
| information | 情報 |
| Information | 転送先 |
| Information | Information |
| Information | 情報Name |
| Information | 情報Comment |
| Information | 統合 |
| Information | 情報 |
| Information? | どんなこと? あの... |
| Information? | 番号案内 |
| Information. | インフォメーションだ |
| 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 |
| E to the negative Z. This called the sigmoid function or the logistic function. | sigmoid関数 または ロジスティック関数と呼ばれる そしてロジスティック関数という言葉が |
| 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 |
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