LINEAR MODEL Tiếng việt là gì - trong Tiếng việt Dịch

• mô hình tuyến tính
• linear model

Ví dụ về việc sử dụng Linear model trong Tiếng anh và bản dịch của chúng sang Tiếng việt

So this isn't a linear model.
Thế mà đó lại không phải Linear Model đâu.

Well when you have a linear model, right? You have like Y equals A1, X1 plus A2, X2.
Bạn có một mô hình tuyến tính, bạn sẽ có Y= a1* X1+ a2* X2.

Thus setting weights to zero makes your network no better than a linear model.
Do đó, việc đặt trọng số về 0 làm cho mạng của bạn không tốt hơn mô hình tuyến tính.

Difference between linear model and generalized model..
Sự khác nhau giữa linear model và logistic model..

Now the models we are going to do in this unit aren't linear models.
Những mô hình mà chúng ta sẽ học trong buổi hôm nay không phải là mô hình tuyến tính.

What is a difference between a linear model and a linear model..
Sự khác nhau giữa linear model và logistic model..

Having fit a linear model to the data, we might want to know how good it is.
Sau khi đã khớp một mô hình tuyến tính cho số liệu, ta có thể muốn biết xem nó tốt bao nhiêu.

Why would you even want to build a linear model in the first place?
Tại sao bạn thậm chí muốn xây dựng một mô hình tuyến tính ở vị trí đầu tiên?

Let's just put it out there- this makes your model equivalent to a linear model.
Hãy để Lôi chỉ đưa nó ra khỏi đó- điều này làm cho mô hình của bạn tương đương với mô hình tuyến tính.

After we have done linear models, we're gonna move nonlinear models..
Sau khi hoàn thành mô hình tuyến tính, ta sẽ chuyển sang mô hình phi tuyến tính..

PCA(Principal Component Analysis) is an example of linear models for anomaly detection.
PCA( Principal Component Analysis) là ví dụ của linear models để xác định các điểm ngoại lai.

Linear models with autoregressive moving average, seasonal autoregressive, and seasonal moving average errors.
Mô hình tuyến tính với trung bình di chuyển tự động, tự phát theo mùa và lỗi trung bình di chuyển theo mùa.

Also, the name"Regression" here implies that a linear model is fit into the feature space.
Ngoài ra, tên" Hồi quy" ở đây ngụ ý rằng một mô hình tuyến tính phù hợp với không gian tính năng.

In a linear model what we assume is we assume that this Y variable depends on X. Right? And so what this is, is this, this is some sort of relationship.
Trong một mô hình tuyến tính, những gì ta giả sử là biến Y phụ thuộc vào biến X và đó là tương qua giữa 2 biến.

This data analysis was carried out using the General Linear Models Procedures of SAS(1991).
Số liệu thu được được xử lý theo phương pháp phân tích phương sai, sử dụng General Linear Model Procedure of SAS( 1998).

SEM is an extension of the general linear model(GLM) that enables a researcher to test a set of regression equations simultaneously.
Mô hình SEM là sự mở rộng của mô hình tuyến tính tổng quát( GLM) cho phép nhà nghiên cứu kiểm định một tập hợp phương trình hồi quy cùng một lúc.

Radix Sort is, however, a faster technique than Quick Sort as it sorts the elements in a linear model with O(n) time complexity.
Tuy nhiên, Radix Sort là một kỹ thuật nhanh hơn QuickSort vì nó sắp xếp các phần tử trong một mô hình tuyến tính với độ phức tạp thời gian O( n).

This led regulating authorities to accept a linear model under which low doses of radiation also increase the risk of cancer.
Điều này khiến cho các cơ quan quản lý chấp nhận một mô hình tuyến tính mà theo đó liều thấp của phóng xạ cũng có thể làm tăng nguy cơ ung thư.

Linear Models: These methods model the data into a lower dimensional sub-spaces with the use of linear correlations.
Linear Models: phương pháp này chuyển đổi tập dữ liệu ban đầu sang không gian ít chiều hơn( sub- space) bằng cách sử dụng tương quan tuyến tính( linear correlation).

Support Vector Machine(SVM) is a non probabilistic binary linear model that analyze data for classification.
Support Vector Machine( SVM) là một mô hình tuyến tính nhị phân không xác suất có thể phân tích dữ liệu để phân loại.

The widely used linear model is represented by drawing the best fit line through a series of data points represented on a scatter plot.
Mô hình tuyến tính được sử dụng rộng rãi được thể hiện bằng cách vẽ đường phù hợp nhất thông qua một loạt các điểm dữ liệu được biểu thị trên một biểu đồ phân tán.

The researchers used the 677,423 temperature measurements from these datasets to develop a linear model that interpolated temperature over time.
Các nhà nghiên cứu đã sử dụng các phép đo nhiệt độ 677,423 từ các bộ dữ liệu này để phát triển một mô hình tuyến tính nội suy nhiệt độ theo thời gian.

This problem is solved in the general linear model by using a generalized inverse of the X'X matrix in solving the normal equations.
Vấn đề này được giải quyết trong mô hình tuyến tính tổng quát bằng cách sử dụng một nghịch đảo suy rộng của ma trận X' X trong việc giải các phương trình chuẩn tắc.

But categories aren't the only way we thought about improving predictions, remember we also talk about people using linear models, let's see how people can use a linear model to predict.
Nhưng sự phân loại không phải là cách duy nhất nâng cao mức dự đoán, nhớ là chúng ta đã nói về cách sử dụng mô hình tuyến tính để dự đoán. Với mô hình tuyến.

A second important way in which the general linear model differs from the multiple regression model is in its ability to provide a solution for the normal equations when the X variables are not linearly independent and the inverse of X'X does not exist.
Một điều quan trọng thứ hai mà mô hình tuyến tính tổng quát khác với mô hình hồi quy bội là nó có thể cung cấp một lời giải cho các phương trình chuẩn tắc khi các biến X không độc lập tuyến tính và nghịch đảo của X' X không tồn tại.

It is standard practice to refer to a statistical model, often a linear model, when analyzing data from randomized experiments.
Đó là tiêu chuẩn tiến hành để tham khảo một mô hình thống kê, thường là một mô hình tuyến tính, khi phân tích các dữ liệu từ các thử nghiệm ngẫu nhiên.

If you are dealing with a known fat-tailed distribution, and if your linear model is picking up only a small part of the value of the variable y, then the error terms are likely also fat-tailed.
Nếu bạn đang đối phó với một phân phối fat- tailed, và nếu mô hình tuyến tính của bạn được chọn chỉ là một phần nhỏ của giá trị biến y, thì những sai số tới hạn có khả năng cũng fat- tailed.

However, with higher dimensional datasets(meaning a large number of features), linear models become more powerful, and there is a higher chance of overfitting.
Tuy nhiên, với bộ dữ liệu cao hơn( có nghĩa là một số lượng lớn các tính năng), mô hình tuyến tính trở nên mạnh hơn, và có một cơ hội cao hơn overfitting.

Sustainability is the objective of remanufacturing in a world that has shifted from a linear model where products used to end up in a landfill once they are no longer functioning for their intended use.
Tính bền vững là mục tiêu của tái sản xuất trong một thế giới đã chuyển từ một mô hình tuyến tính, nơi các sản phẩm đã sử dụng kết thúc vòng đời tại một bãi chôn lấp khi chúng không còn hoạt động được cho mục đích sử dụng của chúng.