【翻訳】scikit-learn 0.18 User Guide 1.15. アイソトニック回帰

http://scikit-learn.org/0.18/modules/isotonic.html を google翻訳した

scikit-learn 0.18 ユーザーガイド 1. 教師付き学習 より

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1.15. アイソトニック回帰

IsotonicRegression クラスは、非減少関数をデータに適合させます。 それは以下の問題を解決します：

minimize \sum_i w_i (y_i - \hat{y}_i)^2

subject\ to\ \hat{y}_{min} = \hat{y}_1 \le \hat{y}_2 ... \le \hat{y}_n = \hat{y}_{max}

各 $w_i$ は厳密に正であり、各 $y_i$ は任意の実数である。 これは、平均二乗誤差に関して最も近似しない非減少要素からなるベクトルを生成する。 実際には、この要素のリストは区分的線形である関数を形成する。

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scikit-learn 0.18 ユーザーガイド 1. 教師付き学習 より

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