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相互作用推定を改善するリンク収縮（Linked shrinkage to improve estimation of interaction effects in regression models）

田中専務

拓海先生、最近部下が回帰モデルに相互作用を全部入れようと言いまして、何だか項が爆発して怖いんです。これ、本当に現場で使えるんでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！その不安、論文の扱いどころです。要するに相互作用を全部入れると説明変数の数が二乗で増えるため、

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階層的模倣学習が確率的環境で直面する分布シフトの対処（Hierarchical Imitation Learning for Stochastic Environments） 前の記事 無監督アクセント適応による離散自己教師あり音声単位のマスク言語モデル補正（UNSUPERVISED ACCENT ADAPTATION THROUGH MASKED LANGUAGE MODEL CORRECTION O... 次の記事

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