영어에서 Linear model 을 사용하는 예와 한국어로 번역
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Colloquial
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Ecclesiastic
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Computer
General Linear Model.
Linear Model Selection and Regularization.
선형모델 선택 및 Regularization.Multivariate linear model.
일반 선형 모델.And, well linear models, say, neural networks.
그리고, 음, 선형 모델, 예를 들어 신경 네트워크는.Internal Structure: Â Linear Model.
내부 구조: 선형 모델.Linear Models scale well to very large datasets as well.
선형 모델은 매우 큰 데이터 세트에도 잘 맞습니다.In the case of linear models.
그러므로 general linear model의 경우.The linear model will fit much better now than in the previous case.
선형 모델은 이전의 경우보다 훨씬 더 잘 어울릴 것입니다.For example, use anova on a linear model with five predictors.
예를 들어, 5개 예측 변수를 갖는 선형 모델에 anova 를 사용해 보겠습니다.And linear models give stable but potentially inaccurate predictions.
선형 모델은 안정적이지만 잠재적으로 부정확한 예측을 제공합니다.Y~ A+ B+ C- 1' is a three-variable linear model without intercept.
Y ~ A + B + C - 1'은 변수가 3개이며 절편이 없는 선형 모델입니다.In a linear model, observed values of y and their residuals are random variables.
선형 모델에서 y 의 관측 값과 그 잔차는 확률 변수입니다.They can make life a lot harder for our nice and simple linear model.
그들은 우리의 멋지고 간단한 선형 모델에 삶을 훨씬 더 어렵게 만들 수 있습니다.Y~ A+ B+ C- 1' is a three-variable linear model without intercept.
Y ~ A + B + C - 1'은 변수가 3개이며 절편이 없는 선형 모델을 지정합니다.Why Beta/Dirichlet Regression are not considered Generalized Linear Models?
Beta / Dirichlet 회귀가 일반 선형 모델로 간주되지 않는 이유는 무엇입니까?Generalized Linear Models and Extensions, 2nd edition.
Generalized Linear Models and Extensions, Third Edition' 상세페이지 이동.PValue- p-value for each hypothesis test on the coefficient of the corresponding term in the linear model.
PValue - 선형 모델에서 대응되는 항의 계수에 대한 각 가설검정의 p -값입니다.Generalized Linear Models and Extensions, Third Edition.
Generalized Linear Models and Extensions, Third Edition' 상세페이지 이동.After 1950 Scheffé's research was concerned with aspects of linear models, particularly the analysis of variance.
이후의 연구 1950년 Scheffé 선형 모델의 측면, 특히 편차의 분석과 우려를 갖고 있었다.Specify the same linear model,'BloodPressure~ 1+ Sex+ Age+ Smoker', using a terms matrix.
항 행렬을 사용하여 동일한 선형 모델 'BloodPressure ~ 1 + Sex + Age + Smoker' 를 지정합니다.As you can see, not only does adding a few missing countries significantly alter the model, but it makes it clear that such a simple linear model is probably never going to work well.
그림에서 알 수 있듯이 누락된 나라를 추가하면 모델이 크게 변경될 뿐만 아니라 이런 간단한 선형 모델은 잘 작동하지 않는다는 걸 확실히 보여줍니다.There are three ways to use a linear model to predict the response to new data: predict.
선형 모델을 사용하여 새 데이터에 대한 응답 변수를 예측하거나 시뮬레이션하는 방법으로는 세 가지가 있습니다.To specify a model using stepwiselm and a table ordataset array tbl of predictors, suppose you want to start from a constant and have a linear model upper bound.
Stepwiselm 과 예측 변수로 구성된 table형 배열 또는 dataset형 배열 tbl 을 사용하여 모델을 지정하려 하며,이때 상수 모델에서 시작하고 상한을 선형 모델로 둔다고 가정해 보겠습니다.For example, fit a linear model to data constructed with two out of five predictors not present and with no intercept term.
예를 들어, 5개 예측 변수 중 2개가 없고 절편 항이 없는 상태로 생성된 데이터에 선형 모델을 피팅해 보겠습니다.However, this situation must be taken into account for further development and integration of a linear model to look content with a nonlinear, develop multiplatform and recommendation services.
그러나, 이러한 상황은 비선형 콘텐츠보고 선형 모델의 추가 개발 및 통합을위한 고려되어야, 멀티 플랫폼 및 추천 서비스를 개발.Currently, there are seven machine learning algorithms available: Neural Network, Stabilized Deep Net, Gradient Boosting Machine, Ridge Regression, Random Forest,Generalized Linear Model, and Logistic Regression.
현재 총 7가지의 머신러닝 알고리즘들이 제공되며 Neural Network, Stabilized Deep Net, Gradient Boosting Machine, Ridge Regression, Random Forest,Generalized Linear Model, 그리고 Logistic Regression입니다.Load the carbig data and make a default linear model of the response MPG to the Acceleration, Displacement, Horsepower, and Weight predictors.
Carbig 데이터를 로드하고 Acceleration, Displacement, Horsepower Weight 예측 변수에 대한 응답 변수 MPG 의 디폴트 선형 모델을 만듭니다.According to PNAS,“To measure the rate of growth for 6,000-13,000cal BP[calibrated radiocarbon years before present], 4 we fit a linear model to the logarithm of the SPD[summed probability distribution] as a function of time.
PNAS 지의 논문에 따르면, ”6,000~13,000년 cal BP(현재 이전의 보정된 방사성탄소 연대) 동안의 인구성장률을 측정하기 위해서,우리는 시간 함수로서 SPD(summed probability distribution, 합산 확률분포)의 로그 값으로 선형모델(linear model)을 적합시켰다.Minitab Statistical Software provides four generalized linear model techniques that you can use to assess the relationship between one or more predictor variables and a response variable of the following types.
Minitab Statistical Software는 하나 이상의 예측 변수와 다음과 같은 유형의 반응 변수 간의 관계를 평가하기 위해 사용할 수 있는 네 가지 일반화 선형 모형 기술을 제공합니다.The most widely accepted model posits that the incidence of cancers due to ionizing radiation increases linearly with effective radiation dose at a rate of 5.5% per sievert.[3] If the linear model is correct, then natural background radiation is the most hazardous source of radiation to general public health, followed by medical imaging as a close second.
가장 널리 받아들여지는 모델에서는, 이온화 방사선에 의한 암 발생은 유효선량에 따라 시버트당 5.5%의 비율로 선형적으로 증가한다고 상정한다. [3] 선형 모델이 옳다면 자연방사선이 일반적인 공중 위생에서 가장 해로운 방사선원이 되며, 의학 화상이 그 뒤를 따른다.
