線形回帰 中国語 意味 - 中国語訳 - 日本語の例文

• 线性回归
• 線性回歸

日本語 での 線形回帰 の使用例とその 中国語 への翻訳

つの変数の線形回帰(Linearregressionwithonevariable)。
单变量线性回归(LinearRegressionwithOneVariable).

図1Cを使用した線形回帰。
圖1線性回歸使用C.

線形回帰モデルは、時間に基づいて設立されました（D;
线性回归模型建立基于时间（D；.

スタンフォードの機械学習講座（3）多変数の線形回帰。
斯坦福大学机器学习第三课“多变量线性回归“.

章単純な線形回帰。
第14章簡單線性迴歸.

多変量の線形回帰。
单变量多项式回归.

第37章フィボナッチのウサギと線形回帰数列。
第37章斐波那契兔子问题与线性递归序列.

また、このような形で表すことを「線形回帰(linearregression)」と呼ぶ。
这通常被简单的叫做线性回归（linearregression）。

線形回帰モデルの場合、predicted_labelはlabelの推定値になります。
对于线性回归模型来说，predicted_label是label的估计值。

つまり、逆行列の手法は、予測変数の数が多い線形回帰問題には適していません。
這意味著反演技術不適合具有大量的預測變數的線性回歸問題。

ロジスティック回帰は一般化線形モデルの特殊なケースであり、以下の2つの理由から、これらのデータにとっては線形回帰よりも適切です。
逻辑回归是广义线性模型的特例，比线性回归更合适这些数据，原因有两个。

機械学習のアルゴリズムは、線形回帰（linearregression）と繰り返しニューラルネットワーク（recurrentneuralnetworks）とした。
监督学习算法包括线性回归（linearregression），逻辑回归（logisticregression）和神经网络（neuralnetworks）。

Machine-learning機械学習統計学-線形回帰とロジスティック回帰の違いは何ですか?
Machine-learningregression中文-线性回归和逻辑回归有什么区别？?

これは、単純な線形回帰モデルの近似に必要とされる仮定の1つに違反します。
这违反了拟合简单线性回归模型需满足的假设之一。

計量経済学の分野では、1927年には時系列分析、1934年には線形回帰分析に関する研究を行った。
在计量经济学方面，他对时间序列（1927年）、线性回归分析（1934年）都有研究。

月中の銀の価格の重要なスパイク送信の低い標準偏差チャネル下の線形回帰値-2.0。
银三月份的价格-答显著秒杀送下方的较低标准偏差通道的线性回归价值-2.0.

これらのデータからの線形回帰トレンド線は、後に凍結乾燥したジャガイモ試料中のアミロース含有量（図1）を推定するために使用される。
从这些数据的线性回归趋势线以后用于推断冷冻干燥马铃薯样品中直链淀粉含量（图1）。

線形回帰に基づいた営業予測や、季節的な調整や他のビジネス定義に基づいた要因などのビジネス機能を、再利用可能なインメモリ機能として使用できる。
包括基于线性回归、季节性调整或其他业务决定因素进行的销售预测在内的业务功能，作为可重复使用的功能将可直接通过内存计算获取。

線形回帰に基づいた営業予測など、季節的な調整やまたは他のビジネス定義による要因などのビジネス機能が、再利用可能なインメモリ機能として使えるようになります。
包括基于线性回归、季节性调整或其他业务决定因素进行的销售预测在内的业务功能，作为可重复使用的功能将可直接通过内存计算获取。

一定の温度およびアジテータ速度の出生関数と成長率、過飽和に直接関連してBとGの力は、線形回帰によって決定されることができます。
对于恒温和搅拌器转速,出生函数和生长速率都与过饱和度直接相关,而幂B和G可以通过线性回归来确定。

各ROI内の信号をスケーリングする、ベースラインは実験時間の経過とともに、ROI強度の線形回帰（図4）のように導出された。
对于每个ROI内缩放信号，基准，推导出作为ROI强度超过了实验时间过程的线性回归（图4）。

その他の線形回帰関数と同様に、REGR_SXXは、入力でXとYのどちらかがNULLであるような(Y, X)値のペアを無視します。
请注意，与其它线性回归函数一样，REGR_SXX将忽略输入中X为NULL或Y为NULL的任何(Y,X)值对。

MultiLSMASlopes(複数のLSMA勾配)指標は、5つの(異なる期間)最小二乗移動平均(LSMAまたは線形回帰値)の傾きを確認し、それらを合計して全体的なトレンドを示します。
多LSMA斜率指标检查5条(不同周期)最小二乘均线(LSMA或线性回归值)的斜率并将它们相加以便显示总体趋势。

線形回帰モデルをデータに当てはめてみると、SFと市場価値の間の目で見て取れる関係が統計的に有意な関係になっていることが確かめられる（R²が95%、F値が2.3E-17、傾斜のp-値が2.3E-17）。
对数据进行线性回归制成的图表证实了肉眼可见的事实：SF与市场价值之间存在统计学上显著的关系（95%R2，显著性为f2.3e-17，p值为斜率2.3E-17）。

線形回帰モデルをデータに当てはめてみると、SFと市場価値の間の目で見て取れる関係が統計的に有意な関係になっていることが確かめられる（R²が95%、F値が2.3E-17、傾斜のp-値が2.3E-17）。
对数据进行线性回归确认了肉眼可以看到的结果：SF与市场价值之间存在统计学上显着的关系（95％R2，F2.3E-17的显着性，斜率2.3E-17的p值）。

階層線形回帰モデルでは、唯一の白人レース、低い重要な入射線量仁の世界とより良い社会適応訓練警察サービスの2年後の低いPTSD症状予測残った中の大きな仮定の警察勤務中。
在层次结构的线性回归模型中，只有白人种族、低关键事件曝光警察服务，更多假设的仁爱的世界和更好地训练的警察服务2年后仍预测的较低的PTSD症状期间社会调整的过程。

線形回帰の信頼区間。
线性回归的信赖区间.

章単純な線形回帰。
第14章简单线性回归.

通常の線形回帰モデル。
常见线性回归模型.