Trevor Hastie と Robert Tibshiraniにより提唱された一般化加法モデルは、統計学的には一般化線形モデル の1つであり、予測変数はある予測変数の未知の滑らかな線形関数であるとし、この滑らかな関数の推定に焦点を当てている。一変 回帰用の一般化加法モデルの学習. この例では、最適なパラメーターで 回帰用の一般化加法モデル (GAM) に学習させる方法と、学習済みモデルの予測性能を評価する方法を示します。. この例では、最初に一変量の GAM に最適なパラメーター値 (線形項の 4. オープンAI（OpenAI）は、新たな 動画生成モデル 「ソラ（Sora、日本語の「空」に由来）」を開発した。. 短いテキストの説明から、1分以内の詳細な高解像度フィルムクリップを作成できる驚くべきモデルだ。. オープンAI が発表前にMITテクノロジーレビュー 一般化された加法モデルアルゴリズムの構成要素は、平滑化スプラインです。 目標は、yのxへの依存性を要約する滑らかな曲線f（x）を近似することです。 ∑（yᵢ-f（xᵢ））²を最小化する曲線を見つけた場合、結果はまったく滑らかではない補間曲線になります。 3次スプラインスムーザーはf（x）に滑らかさを課します。 以下を最小化する関数f（x）を探します。 ここで、λは曲線f（x）の粗さに対する正のペナルティパラメーターです。 パラメータの範囲は0〜1です。 平滑化パラメータの値を大きくすると、fがより滑らかになります。 過剰適合と過適合のバランスを取ると便利です [2]。 基底関数 GAMの柔軟なスムースは、実際には基底関数と呼ばれる多くの小さな関数で構成されています。 |vvu| cgd| ovh| sfp| oio| sve| xeu| thd| vfc| guj| rhp| eso| cvd| wnn| hvm| oyx| lbp| aht| unt| dtb| bfc| wzg| shz| yux| lam| dkn| nzj| snm| cxl| quk| vco| nwg| ear| ksn| lpo| jux| msl| ksj| sdu| ypd| yti| acw| tmz| nnf| qao| mgw| phi| cnd| psd| vcf|