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1.二値化
数値を、0と1へ変換する
2.平均値を引く
3.スケーリング
たとえば、最小値が、0、最大値が、1になるように変換する
4.正規化
L1正規化
ベクトルの要素の絶対値の和が1になるようにする
L2正規化
格業の要素の二乗和が、１になるようにする
・一つずつ、または、ミニバッチという小さな単位で
データが与えられ、学習していく
・毎回、与えられたデータから差分を学習する
正規分布の特徴
変数xが、正規分布に従うとき
この変数の値は、95%の確率で
平均値±1.96×標準偏差
に含まれる
回帰分析の決定係数
説明変数で、目的変数が、どの程度説明できるかを表す
1・・・完全に説明できる
0・・・全く説明できない
