副業

このブログでは、カテゴリ型の目的変数（例えば、0と1）を持つデータ分析のための最適な手法を探求します。ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレストなどの回帰手法の利点と適用方法、130の説明変数を持つ大規模なデータセットで効果的な変数選択と次元削減を行う方法、そしてこれらの分析手法と次元削減手法をどのように組み合わせると良いかについて、具体的な例とともに解説します。データサイエンスの初心者から上級者まで、分析の精度を高め、より洞察に富んだ結果を得るためのヒントが満載です。

私はクレジットカードで毎月33,333円の積み立てをしようと考えています。目標なので来月には変わっているかもしれません。

奨学金の返済用銀行口座、リレー口座の登録してきました。 なかなか、重いものを感じますね。大学卒業と共に200万円の借金を背負うことになるのです。予定では約150回払い。 13年近く払い続けなければなりません。。。これどうすんの...