ABテストのサンプルサイズの計算ABテストで必要なサンプルサイズを計算します。今のCVR(コンバージョン率）と目指すCVR、有意水準と検出力を入力してボタンを押してみてください。
体年齢とは何か？正しい？タニタ オムロン パナソニック
最近の体重計では、基礎代謝などと一緒に体年齢が一緒に算出されるようになっています。 Panasonicとオムロンでは体年齢。タニタでは体内年齢として表示されてとても嬉しい機能です。 一番気になるのは、はやり実際の年齢に対して若いどうか・・？ 誰でも実際の年齢より若く判定されれば嬉しく、老いた判定がされると残念なものです。体年齢があまりのも若く結果が出たり、老いた結果に出たりしまうと本当に正しい値であるのか？と疑問を持ってしまう方も多いのではないでしょうか？ また、Panasonicとオムロン2台の体重計などを持っていて結果が違った場合にはどちらが正しいのか？と疑問を持ってしまいます。 タニタ、オムロン、Panasonicが体年齢や体内年齢がどのようなものか調べてみました。 タニタ 体内年齢 “基礎代謝の年齢傾向”と”タニタ独自の研究による体組成の年齢傾向”の２つの傾向から、測定した体組成が
任意の学習率の式に対する効率的なL1正則化の計算方法 : Preferred Research
今回はaveraged FOBOSの導出をしてみたのでその話を書こうかと思ったのですが、導出途中に平均化劣勾配法の場合と大差ないと気付いてしまってテンションが下がってしまいました。というわけで、ちょっとネタを変えて、学習率をいい感じに減衰させながら学習するためにはどうしたらいいのか、ありがちな実装テクニックについて書いてみます。 前提知識 前提知識として最適化問題をどう解くかを知っている必要があります。これについては以前に入門記事を書きましたので適宜ご参照下さい。文字数制限の関係で4回目と5回目のみリンクしておきます。 劣微分を用いた最適化手法について(4) やっとFOBOSが出てくる第4回 劣微分を用いた最適化手法について(完) 感動の最終回 問題提起 最近のオンライン学習において重要なテクニックの1つとして、パラメーター更新の遅延（lazy update）があります。これは、正則化の計
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
