学ぶあなたの応援団長、そして、夢と科学のくに東京カンタァーランドのメインキャラクターをやらしてもらってます、橘カンタァーです。
ご存じの通り、承認と共創の時代になりました。
お聴きの皆さんが生まれながらに持っているやさしさ・仁・愛・志を、具現化できる力、思考力・言語化力・体験力、を身に付けましょう。
知識を持っているだけの価値は無くなりました。
耳十割目十割心十割で聴く姿勢と、その姿勢を維持する脊柱起立筋や表情筋の筋持久力をコツコツ高めましょう。
「2024年度 ＩＣＴ利用による教育改善研究発表会」で「Podcastを活用したマルチモーダル予習による主体性と共創力の向上効果」を発表します！
リサーチラボノートは100冊発注しましたので、1冊目を使い果たしたら、discordのDMで言ってください。お届けします。
縦に展開していくと、眼球の移動距離が短くて首を縦に振る筋肉を使うので、「できる！わかる！」という気分になりやすいですね！
スラック変数が正の場合、割引クーポンのようなものであり、ハイパーパラメータCがそのクーポンの発行総額を調整する役割を果たします。これをもう少し詳しく説明すると、以下のようになります：
ソフトマージン最適化では、誤分類を許容するためにスラック変数を導入します。このスラック変数が正の値を取る場合、つまり、データポイントが誤分類される場合、これは一種の「ペナルティ」または「コスト」として扱われます。ハイパーパラメータCは、このペナルティの総額を制御する役割を果たします。
- **大きなCの値**： - 大きなCは、誤分類に対して高いペナルティを課すことを意味します。これは、モデルが誤分類を極力避けようとし、クーポン（誤分類の許容）の発行を抑制することに対応します。この結果、モデルは訓練データに対して厳密に適合しようとします。
- **小さなCの値**： - 小さなCは、誤分類に対して低いペナルティを課すことを意味します。これは、モデルがある程度の誤分類を許容し、クーポン（誤分類の許容）をより多く発行することに対応します。この結果、モデルはより柔軟になり、過学習を避けやすくなります。
このように、ハイパーパラメータCは、割引クーポンの発行総額を調整するように、誤分類の許容度を調整し、モデルの柔軟性と精度のバランスを取る重要な役割を果たします。
ではまた！
