平滑化スプライン、加法モデルと重回帰のモデル間での予測精度の比較も。わかりやすい。参考に。

wackyhope のブックマーク 2016/11/06 07:54

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/208790053/comment/wackyhope" data-user-id="wackyhope" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/logics-of-blue.com/%E5%B9%B3%E6%BB%91%E5%8C%96%E3%82%B9%E3%83%97%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%81%A8%E5%8A%A0%E6%B3%95%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB/" data-original-href="https://logics-of-blue.com/%E5%B9%B3%E6%BB%91%E5%8C%96%E3%82%B9%E3%83%97%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%81%A8%E5%8A%A0%E6%B3%95%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB/" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Flogics-of-blue.com%2F%25E5%25B9%25B3%25E6%25BB%2591%25E5%258C%2596%25E3%2582%25B9%25E3%2583%2597%25E3%2583%25A9%25E3%2582%25A4%25E3%2583%25B3%25E3%2581%25A8%25E5%258A%25A0%25E6%25B3%2595%25E3%2583%25A2%25E3%2583%2587%25E3%2583%25AB%2F" data-user-icon="/users/wackyhope/profile.png">平滑化スプラインと加法モデル | Logics of Blue</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E7%A7%91%E5%AD%A6%E3%83%BB%E6%8A%80%E8%A1%93">科学・技術</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E7%A0%94%E7%A9%B6%E3%83%BB%E9%96%8B%E7%99%BA">研究・開発</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E7%B5%B1%E8%A8%88%E3%83%BB%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">統計・機械学習</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">平滑化スプライン、加法モデルと重回帰のモデル間での予測精度の比較も。わかりやすい。参考に。</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/wackyhope/20161106#bookmark-208790053"><span class="datetime-body">2016/11/06 07:54</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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