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Regularization (mathematics) - Wikipedia
The green and blue functions both incur zero loss on the given data points. A learned model can be induced to prefer the green function, which may generalize better to more points drawn from the underlying unknown distribution, by adjusting , the weight of the regularization term. In mathematics, statistics, finance,[1] computer science, particularly in machine learning and inverse problems, regul
Normalization - Wikipedia
Normalization or normalisation refers to a process that makes something more normal or regular. Most commonly it refers to: Normalization (sociology) or social normalization, the process through which ideas and behaviors that may fall outside of social norms come to be regarded as "normal" Science[edit] Normalization process theory, a sociological theory of the implementation of new technologies o
Moving average - Wikipedia
Smoothing of a noisy sine (blue curve) with a moving average (red curve). In statistics, a moving average (rolling average or running average or moving mean[1] or rolling mean) is a calculation to analyze data points by creating a series of averages of different selections of the full data set. Variations include: simple, cumulative, or weighted forms. Mathematically, a moving average is a type of
代表的な4つのグラフの使い分けのポイント（第2回） | データをざくざく処理するためのグラフの読み方、使い方 | Web担当者Forum
前回の第1回では、なぜグラフ化のスキルが重要であるかという点をお話ししました。これから派生形を含めて最終的には9種類のグラフについて順に解説していきますが、第2回となる今回では、よく利用される4種類のグラフの特徴をまず概観してみます。円グラフ、折れ線グラフ、棒グラフ、散布図の4つです。 それぞれのグラフは、何を表現したいかに応じて使い分けることになりますが、いざ表を目の前にしてグラフを作ろうとしたときに、どのグラフを使うのがベストなのかがすぐには判断がつきにくいこともあります。判断のポイントとなるのは、「系列数」「質的視点」「量的視点」という3つの見方です。 チェックポイント1 系列数（数値の列が1つか、複数か？）まずはベースとなる表の「系列数」を見ます。系列数という言葉はあまり耳慣れない言葉ですが、わかりやすくいうと、グラフ作成のベースとなる表において、数値が1列なのか複数列あるのかとい
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