質問編集履歴
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表現の不足を修正
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@@ -24,7 +24,7 @@
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その結果、精度という意味では一定の水準を満たしたものになりましたが、出力値が標準化による小さいスケールのものでした。
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実際の価格として妥当な出力値を得るには、学習データの平均と標準偏差を使って、標準化の逆の計算をしてスケールを戻すのでしょうか？
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実際の価格として妥当な出力値を得るには、予測結果に対し、学習データの平均と標準偏差を使って、標準化の逆の計算をしてスケールを戻すのでしょうか？
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誤字脱字修正
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@@ -8,7 +8,7 @@
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ニューラルネットワーク回帰による予測をしています。
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題材は以下の、
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題材は以下リンクの、線形回帰で自動車のスペックから価格を予測するチュートリアルで、アルゴリズムをニューラルネットワークに変更しています。
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[https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/studio/create-experiment#step-1-get-data](https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/studio/create-experiment#step-1-get-data "https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/studio/create-experiment#step-1-get-data")
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足りない情報を追加
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@@ -8,7 +8,7 @@
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ニューラルネットワーク回帰による予測をしています。
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題材は以下の、線形回帰で自動車の価格予測
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題材は以下の、 線形回帰で自動車のスペックから価格を予測するチュートリアルで、アルゴリズムをニューラルネットワークに変更しています。
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[https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/studio/create-experiment#step-1-get-data](https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/studio/create-experiment#step-1-get-data "https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/studio/create-experiment#step-1-get-data")
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誤解を受けそうな表現を修正
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@@ -18,7 +18,7 @@
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値が範囲が大きいため学習が収束しなかったのだと思い、normalizationモジュールのz-scoreで標準化（平均0、分散1）しました。
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このとき、予測対象の「価格」も標準化しています。
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このとき、予測対象項目の「価格」も標準化しています。
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