안녕하세요 모든 사람.
나의 이름 ~이다 미콜 트레솔디.
오늘 나의 말하다 ~ 할 것이다 BE ~에 대한 코딩 ~와 함께 마디 없는 그리고 혼합물 변수
에게 탐구하다 더 ~의 그만큼 입력 공간.
전에 I 도약 ~ 안으로 그만큼 주제 그렇지만,
ID 좋다 에게 주다 당신의 짧은 개요 ~의 무엇 나의 프레젠테이션 ~일 것이다 바라보다 좋다.
아픈 시작 ~에 의해 공유 그리고 발표하다 에게 너 a 작은 조금 ~의 a 일반적인 아이디어
~의 무엇 그만큼 물체 ~의 그만큼 프로젝트 ~였다 그리고 그만큼 목적 저것 ~였다 운전 그것,
그리고 그 다음에 아픈 통과하다 ~에 에게 현재의 그만큼 초기의 접근하다
저것 우리 가지고 갔다 처음에 에게 추구하다 이것 목적.
아픈 그 다음에 보여주다 너 그렇지만,
저것 수행원 이것 초기의 접근하다, 우리 하다 맞닥뜨리다 일부 문제.
~에 저것 가리키다 ~에 그만큼 문제 단계,
잘 필요 에게 가다 뒤쪽에 에게 그만큼 시작 ~의 그만큼 문제 환경,
그리고 노력하다 에게 바라보다 ~에 저것 ~에서 a 약간 다른 관점,
~에 a 방법 저것 우리 ~할 수 있다 수치 밖으로 한 대안 방법
~의 찾고 ~에 우리의 입력 변수.
~ 안에 행위 이것, 잘 BE 변경 우리의 데이터 구조.
하지만 아픈 보여주다 너 어떻게 우리 ~할 수 있다 실제로 짓다 한 동등한 통계적으로 모델
~에 a 방법 저것 우리 ~ 할 것이다 ~ 아니다 BE ~에 필요 ~의 가고 있다 그리고 모으다 어느 추가의 데이터,
하지만 실제로 우리는 될 것이다 할 수 있는 에게 다시 분석하다 정확한 같은 데이터,
그리고 아직 BE 할 수 있는 에게 바라건대 극복하다 우리의 초기의 문제
그리고 찾다 일부 유용한 지도 에게 가다.
이것 ~이다 그만큼 개요 ~의 그만큼 프레젠테이션.
허락하다 나 시작 ~에 의해 주는 것 너 그만큼 일반적인 아이디어 ~의 그만큼 프로젝트.
언제 그만큼 고객 첫 번째 도달 밖으로 에게 우리를, 그들 가졌다 무엇 마음에
~에 자귀 ~의 가지고있다 일부 재료 그들 필요했다 에게 혼합 함께,
~에 a 방법 저것 그만큼 결정적인 공식화 전시했다 일부 최적의 속성.
더 구체적으로,
어느 공식화 ~였다 가고 있다 에게 BE 판단하다 ...에 둘 속성,
그리고 각 ~의 이것들 속성 가졌다 에게 만나다 일부 확실한 최적성 기준.
처럼 I 단지 정해진, 그만큼 문제 그 자체, ~이다 사전 일반적인 ~에 그것은 자연 .
잘 가지다 일부 재료, 사용 중 그만큼 흔한 유추,
우리 ~할 수 있다 생각하다 ~에 대한 우리 스스로 ~에 그만큼 주방 가지고있다 일부 재료
그리고 가지고있다 에게 수치 밖으로 a 방법 에게 혼합 그들을.
~ 안에 방법 저것, ~에 그만큼 끝, 우리의 케이크 ~ 할 것이다 바라보다 멋진
그리고 또한 맛 좋은.
이것 ~이다 그만큼 일반적인 뼈대.
지금, 허락하다 나 주다 너 일부 더 세부 ~에 대한 이것 특정한 케이크.
그만큼 레시피 전화 ~을 위한 네 개 재료,
요인 에이, 요인 비, 요인 기음, 그리고 요인 디.
을 위한 요인 에이, 비, 그리고 기음,
실제로 그만큼 양 에게 놓다 ~에 그만큼 레시피 ~이다 존재 미리 결정된.
우리 ~하지 않다 가지다 자유 거기.
~에 그만큼 다른 손, 무엇 우리 필요 에게 결정하다 그렇지만
~이다 어떻게 이었다 가고 있다 에게 만들다 저것들 재료, 만약에 너 좋다.
거기 ~이다 다수의 방법 ~의 만들기 저것들 재료
왜냐하면 우리 가지다 다수의 날것의 재료 저것 우리 ~할 수 있다 고용
에게 도착하다 에게 저것들 재료.
그 다음에 오직 ~ 후에 가지고있다 이것들 재료 준비가 된 ~을 위한 사용하여,
우리 ~할 수 있다 실제로 고용 그들을 ~에 그만큼 결정적인 레시피.
이것 ~이다 ~을 위한 요인 에이, B, 그리고 C.
을 위한 요인 D ~에 그만큼 다른 손, 거기 ~이다 오직 하나 날것의 재료 우리 ~할 수 있다 사용.
오직 하나 방법 ~의 만들기 그것.
무엇 우리 필요 에게 결정하다 ~이다 어떻게 많이
이었다 가고 있다 에게 놓다 a 요인 D ~에 그만큼 결정적인 레시피.
단지 에게 요약, ~에 자귀 ~의 결정 -만들기 문제,
잘 필요 에게 결정하다 네 개 것들,
어떻게 우리 만들다 요인 에이, 어떻게 우리 만들다 요인 비,
어떻게 우리 만들다 요인 기음,
그리고 어떻게 많이 ~의 요인 D 이었다 가고 있다 에게 놓다 ~에 그만큼 레시피.
좋아요, 지금 아픈 필요 에게 BE a 작은 더 특정한
~에 주는 것 너 일부 더 세부
~에 대한 어떻게, 무엇 ~이었다 이것들 방법 ~의 만들기 요인 에이, 비, 그리고 기음.
그만큼 고객, 언제 그들 왔다 에게 우리를,
그들 가졌다 비교적 약간의 옵션 ~에 정신 ~을 위한 이것.
을 위한 요인 에이, 그들 원했다 에게 고려하다 둘 날것의 재료.
어느 하나 오직 사용 중 날것의 재료 A1, 또는 오직 사용 중 날것의 자료 A2.
을 위한 요인 비, 한 번 다시, 오직 둘 날것의 재료, B 1 그리고 B 2.
그만큼 가능한 방법 ~의 만들기 요인 비,
그것 ~였다 어느 하나 그만큼 둘 순수한 블렌드 ~의 B 1 그리고 B 2,
또는 a 50-50 혼합하다 ~의 B 1 그리고 비2.
요인 C 우리는 지금 삼 열 재료 ~이다 사용 가능 ~을 위한 만들기 그것.
다시 말해서, 그만큼 삼 순수한 블렌드, C 1, C 1, C3,
또는 ~처럼 a 네번째 옵션, ~이다 50-50 혼합하다 ~의 C 1 그리고 C 2.
와 함께 존경 에게 그만큼 요인 D 수량,
어느 나는 가고 있다 에게 표시하다 ~에 의해 ~에서 지금 에, ~에 의해 X 1,
그들 원했다 에게 시험 네 개 가능한 수준.
네 가능한 금액, 다섯, 10, 15, 그리고 20.
에 관하여 그만큼 응답 변수, 저것들 ~이다 약간 더 똑바로
~에 그만큼 감각 저것 우리 오직 가지다 둘 ~의 그들을,
둘 다 우리의 마디 없는 변수.
각 ~의 그들을, ~처럼 I ~였다 말하는 ~에 그만큼 시작,
가졌다 에게 만나다 확실한 최적성 한계점, 최적성 기준.
을 위한 Y1 가졌다 에게 BE ~ 위에 17. 을 위한 Y2 가졌다 에게 BE ~ 위에 2.6.
지금 우리 가지다 ~에 우리의 왼쪽,
우리의 입력 변수 저것 우리 필요 에게 결정하다 어떻게 에게 운동 그리고 달라지다
~에 만들기 그만큼 레시피.
~에 그만큼 오른쪽 옆,
우리 가지다 그만큼 속성 저것 이었다 관심 있는 안에.
무엇 우리 결정했다 에게 하다 ~였다
에게 제안하다 우리의 고객 에게 하다 설계됨 실험
~에 a 방법 저것 우리 ~일 것이다 가다 밖으로 그리고 만들다 일부 ~의 이것들 요리법,
만들다 일부 ~의 이것들 제형 그리고 BE 할 수 있는, ~에서 그만큼 모은 데이터,
~ 후에 녹음 그만큼 속성 ~을 위한 [듣기 불가 00:06:32] ,
실제 관찰됨 공식화,
에게 이해하다 그리고 미루다 그만큼 관계 겪고 있다
저것 ~이었다 연결 그만큼 입력 변수.
어떻게 우리 ~이었다 만들기 우리의 레시피 그리고 응답 변수.
어떻게 그만큼 속성 실제로 ~이었다 실행 중 그들 자신
~을 위한 다른 조합 ~의 그만큼 입력.
결국 저것 그만큼 목적 ~의 그만큼 프로젝트 ~였다 ~에 사실,
에게 수치 밖으로 ~이든 거기 ~였다 한 최적의 레시피,
의미 a 레시피 저것 누구의 속성
둘 다 ~의 그들의 각각의 최적성 기준.
주어진 이것 뼈대, 주어진 이것 환경,
지금 그것은 예쁜 분명한 저것 X 1 ~이다 가고 있다 에게 BE a 양적 변하기 쉬운.
하지만 어떻게 ~에 대한 요인 에이, 비, 그리고 기음?
주어진 그만큼 사실 저것 우리 ~할 수 있다 혼합 이것들 날것의 재료 .
~이다 우리 가고 있다 에게 대하다 그들을 ~처럼 범주적 또는 ~이다 우리 가고 있다 에게 대하다 그들을 ~처럼 숫자?
~에 이것 단계, 왜냐하면 그만큼 고객 ~였다 특히 관심 있는 ~에
관찰하다 그만큼 성능 ~의 이것들 특정한 작곡 ~의 그만큼 날것의 재료
~을 위한 만들기 그만큼 다양한 요인들 에이, 비, 그리고 기음,
우리 결정했다 에게 수용하다 그들의 요청 그리고 코딩됨 그들을 ~처럼 범주적 변수
~에 a 방법 저것 우리 ~이었다 확신하는 저것 저것들 특정한 작곡
~이었다 가고 있다 에게 보여주다 위로 ~에 그만큼 설계 ~의 실험.
다시, 범주형 변수 수단 저것, 그리고 ~에 이것 사례,
각 수준 ~의 그만큼 범주적 대응하다 에게 a 가능한 방법
~의 만들기 그만큼 재료 또는 요인.
우리 끝 위로 ~와 함께 삼 범주적 변수
~와 함께 둘, 삼, 그리고 네 개 수준 각기.
지금, 회전하다 밖으로 저것 실제로
이것 범주형 코딩 접근하다 ~였다 또한 예쁜 도움이 되는 ~에 그만큼 논의
~의 어떻게 우리 원했다 에게 지정하다 그만큼 통계적 모델
저것, ~에 원칙, ~였다 추정된 에게,
또는 ~에 최소 꾸민 에게 BE 포괄적인 충분한
에게 설명하다 그리고 포착 그만큼 관계 겪고 있다
~ 사이 그만큼 요인들 그리고 그만큼 응답, 그만큼 속성.
을 위한 그만큼 고객, ~였다 특히 쉬운
~을 위한 가지고있다 이것 범주형 코딩 에게 식별하다 그리고 지정하다
무엇 상호작용의 종류 회전하다 WHO 그들 ~이었다 기대하다 에게 보다
~에 자귀 ~의 설명하다 그리고 BE 관련 있는 ~에 설명하다 그만큼 관계.
그만큼 결정적인 통계적 모델
저것 우리 끝났다 위로 지정하다 그만큼 설계 ~의 실험,
구성된 ~의 기본 효과, 둘 -방법 상호 작용, 모두 ~의 그들을,
이차방정식 그리고 입방체 자귀 ~을 위한 그만큼 계속 변하기 쉬운
~와 함께 그만큼 덧셈 ~의 그만큼 상호 작용 ~의 그만큼 이차방정식 ~와 함께 하나 ~의 그만큼 요인들.
지금, ~의 강의,
우리 또한 가졌다 일부 강제 ~에 그만큼 숫자 ~의 실험 사용 가능.
왜냐하면 우리 확실히 ~하지 않다 가지다 무한 양 ~의 자원,
그래서 우리 놓다 a 강제 ~의 51 달리다,
그리고 이것 ~이다 그만큼 암사슴 저것 제이엠피 주었다 우리를
할 수 있는 에게 추정 그만큼 통계적 모델 우리 단지 지정된,
그리고 또한 BE 할 수 있는 에게 BE 이내에 그만큼 제약 조건
저것 ~에 우리의 자원.
지금 ~와 함께 이것, 그만큼 오직 물건 저것 ~였다 왼쪽 에게 하다
~였다 가다 그리고 만들다 이것 51 제형.
상상하다 저것 이었다 감독자 빠른, 그리고 모든 것 ~이다 마법,
그리고 우리 가지다 이미 갖다 총
그리고 만들어진 모두 ~의 우리의 처지 모은 데이터 .
지금 우리 ~이다 ~에 좋은 모양 ~을 위한
추정하다 그만큼 가우시안 모델 저것 우리 지정된.
이것들 ~이다 그만큼 결과 ~을 위한 그만큼 첫 번째 속성, Y 1.
우리 ~할 수 있다 보다 저것 거기 ~이다 a 예쁜 좋은 맞다 ~ 사이 예측하다 그리고 실제 가치.
A 또한, 만약에 우리 바라보다 ~에 그만큼 메트릭, 그만큼 보고, 그만큼 모델 요약,
저것들 바라보다 예쁜 만족스럽다.
그만큼 같은 ~이다 진실 만약에 우리 바라보다 ~에 지금 ~에 그만큼 두번째 재산 Y2,
다시, 예쁜 좋은 맞다.
우리 ~이다 행복하다 ~와 함께 우리의 모델, 그리고 우리 생각하다 우리 했다 a 좋은 직업
~에 캡처링 그만큼 관계.
지금 기억하다 저것 무엇 우리 정말 원하다 에게 발견하다 이다, ~에 사실,
거기 ~이다 어느 최적의 레시피 저것 ~할 수 있다 만나다 둘 다 기준 ~을 위한 우리의 속성.
어떻게 ~이다 우리 가고 있다 에게 하다 이것?
어떻게 ~이다 우리 가고 있다 에게 설립하다 만약에 그런 a 최적의 레시피 존재한다 또는 아니다?
잘, ~에 JMP 프로 16, 이것 ~이다 a 감독자 쉬운 일,
왜냐하면 우리 ~할 수 있다 시뮬레이션하다 수천 ~의 잠재적인 대안 요리법
~에 의해 사용 중 그만큼 프로파일러 특징 옵션.
을 위한 각 ~의 이것들 가정적인 요리법,
우리 ~할 수 있다 자동으로 가지다 ~에 그만큼 같은 테이블
그만큼 예측했다 평균 값 ~을 위한 그만큼 둘 속성,
그래서 저것 그것 온다 초자연적 그리고 감독자 쉬운
에게 보다 만약에 거기 ~이다 어느 최적의 레시피.
단지 에게 주다 너 한 아이디어 어떻게 빠른 저것 이다,
I 원하다 에게 보여주다 너 살다, 어떻게 우리 ~할 수 있다 하다 이것.
이것 ~이다 나의 암사슴 범주적 테이블, 어디 I 가지다 나의 요인 에이, 비, 그리고 기음.
엑스1 ~이다 나의 오직 양적 입력 변수.
I 가지다 나의 기록됨 가치 ~을 위한 그만큼 둘 속성, Y1 그리고 Y2.
지금 상상해보세요 저것 우리 가지다 이미 달리다 그만큼 모델, 추정된 모델
그리고 저장됨 그만큼 예측 방식 ~을 위한 그만큼 둘 변수 여기.
우리 ~할 수 있다 가다 여기 그리고 가장 밝은 부분 이것들 둘 기둥.
가다 에게 그래프, 선택하다 프로파일러,
그리고 그 다음에 놓다 저것들 둘 예측 방식 ~에 그만큼 Y 예측 공식 상자
그리고 딸깍 하는 소리 좋아요.
이것 ~이다 그만큼 평소 방법 우리 얻다 a 프로파일러 대화 상자.
~ 안에 사실, 우리 ~할 수 있다 , 쉽게 놀다 약 그리고 작고 보기 어리석은 동물 그만큼 다양한,
하지만 수준 ~의 그만큼 입력 ~에 a 방법 저것 우리 ~할 수 있다 실제로 보다
어떻게 이것 영향 우리의 예측 ~을 위한 그만큼 둘 속성.
하지만, 무엇 I 원하다 에게 보여주다 너 오늘
~이다 어떻게 우리 ~할 수 있다 실제로 묻다, 가고 있다 에게 그만큼 빨간색 삼각형,
묻다 제이엠피 에게 산출 a 무작위의 테이블, 그리고 우리 ~할 수 있다 만들다 그것 ~처럼 큰 ~처럼 우리 좋다.
나는 가고 있다 에게 시작 ~와 함께 3만 행, 단지 에게 시작,
아픈 보여주다 너, 보다,
하지 않았다 정말로, 가져갔어 아니요 시간 ~을 위한 제이엠피 에게 주다 우리를 이것 3만 행
어디 각 테이블, 어디 각 열 대응하다 에게 a 가정적인 레시피
저것 우리 하지 않았다 반드시 보았다 ~에 그만큼 암사슴.
이것 ~이다 그만큼 힘 ~의 가지고있다 이것 특징 ~에 제이엠피,
저것 우리 ~할 수 있다 탐구하다 그만큼 입력 공간 ~에 문자 그대로 아니요 시간.
지금, 만약에 우리 ~이다 관심 있는 ~에 봄
~이든 거기 ~이다 하나 레시피 저것 ~이다 최적의,
그 다음에 우리 ~할 수 있다 가다 여기, 그래프 빌더,
그리고 놓다 그만큼 예측 가치 ~을 위한 Y1, 예측 가치 ~을 위한 Y2.
그리고 그 다음에 단지 에게 지원 우리의 심상,
나는 가고 있다 에게 놓다 a 수직의 중심선
~에 일치 ~의 그만큼 최적의 한계점 ~을 위한 Y2,
그리고 비슷하게 수평의 선 마킹 그만큼 최적의 한계점 ~을 위한 Y1.
이것 높은 사분면 나타낸다 그만큼 최적의 지역,
왜냐하면 둘 다 속성 ~이다 만족스러운 그만큼 최적성 기준.
안타깝게도, 저것 우리 ~할 수 있다 보다 ~에서 여기
저것 우리 ~하지 않다 찾다 어느 레시피 저것 이다, ~에 사실,
할 수 있는 에게 풀다 둘 다 그만큼 기준.
이것 ~이다 좋다, 좋아요, ~ 아니다 매우 좋은 소식.
지금 허락하다 나 가다 뒤쪽에 에게 나의 프레젠테이션 매우 빠른.
우리 ~할 수 있다 보다, ~에 사실,
저것 우리 ~하지 않다 가지다 어느 속성 선 이것 사분면
~와 함께 그만큼 행복하다 녹색 웃는 얼굴.
무엇 하다 우리 하다 ~에 이것 가리키다?
하다 우리 주다 위로? 의 강의 아니다.
무엇 우리 ~할 수 있다 하다 이다, ~에 사실, 가다 뒤쪽에 에게 그만큼 시작 ~의 그만큼 문제
그리고 노력하다 에게 보다 만약에 우리 ~할 수 있다 변화 어느 ~의 우리의 초기의 선택
저것 우리 처음 만든 ~에 다가가다 그만큼 문제.
~ 안에 특정한, 너 ~할 것 같다 BE 기억하다 저것 우리 ~이었다 미정
~이든 우리 ~일 것이다 대하다 그만큼 요인 에이, 비, 그리고 C
~처럼 범주적 또는 ~처럼 숫자형.
그래서 멀리 우리 가지다 치료했다 그들을 ~처럼 범주형.
그래서 멀리, 요인 A ~처럼 존재 a 범주형 변하기 쉬운, ~와 함께 둘 수준,
어느 하나 오직 사용 중 A1 또는 오직 사용 중 대답2.
하지만, 왜냐하면 ~에 사실, 그만큼 고객 ~이었다 열려 있는
에게 혼합 그만큼 날것의 재료 에게 만들다 요인 에이.
그래서 저것 ~였다 한 옵션.
그 다음에 무엇 우리 ~할 수 있다 생각하다 ~의
~이다 대체하다 이것 요인 A ~와 함께 변하기 쉬운
저것 지금 I 부르다 A1 콘텐츠, 어느 ~이다 a 양적 변하기 쉬운,
어느 대표하다 어떻게 많이 ~의 A1 나는 가고 있다 에게 놓다
~ 안으로 그만큼 혼합물 ~의 A1 그리고 A2용 만들기 요인 에이.
그만큼 번역,
그만큼 변환 ~ 사이 범주형 수준 그리고 수치적 가치,
그것은 거의 즉각적인 .
만약에 나는 오직 사용 중 A1, 나는 가고 있다 에게 사용 100%의 A1 ~에 나의 혼합물.
그래서 I ~할 수 있다 암호 A1 콘텐츠 에게 BE 동일한 에게 하나.
~에 그만큼 반대 옆, 만약에 나는 오직 사용 중 A2,
이것 수단 저것 I 가지다 제로 A1 콘텐츠 ~에 나의 혼합물,
그리고 그러므로 A1 콘텐츠 ~이다 가고 있다 에게 BE 동일한 에게 영.
너 ~할 것 같다 가지다 추측했다 저것 암묵적으로,
우리 ~이다 또한 정의하다 A2 콘텐츠 에게 BE 동일한 에게 1 - A1 콘텐츠.
하지만 우리 ~하지 않다 정말 필요 저것
왜냐하면 우리 ~이다 오직 찾고 ~에 둘 혼합물 변수.
왜 ~이다 우리 행위 이것?
잘, 그만큼 이점 ~이다 분명한 .
와 함께 요인 A,
우리 ~이었다 제약된 ~에 찾고 ~에 어느 하나 A1 콘텐츠 에게 BE 동일한 에게 영 또는 하나.
지금 저것 이었다 치고는 계속 코딩,
그만큼 A1 콘텐츠 ~할 수 있다 가져가다 어느 값 ~ 사이 영 그리고 하나.
이것, ~의 강의,
대표하다 한 막대한 도약 ~에 그만큼 유연성 ~의 우리의 모델
그리고 한 무한 ~에 그만큼 감각 저것 지금 우리 ~이다 열려 있는
에게 문자 그대로 무한 더 혼합물 그리고 무한 더 방법 ~의 만들기 요인 A.
비슷하게, 요인 B ~이다 범주적 ~와 함께 삼 수준.
그래서 멀리 그것은 계속 ~ 이다 이것 방법,
코딩됨 오직 비1, 오직 비2 또는 50-50 혼합하다.
하지만 수행원 그만큼 비슷한 논리,
우리 ~할 수 있다 지금 소개하다 그리고 B1 콘텐츠, 마디 없는 변하기 쉬운.
A 얻다, 그만큼 변환 ~이다 가고 있다 에게 BE 정확히 그만큼 같은.
50-50 혼합하다 ~의 B 1 그리고 B 2 ~ 할 것이다 BE 변환됨 ~에 0.5
왜냐하면 나는 사용 중 50 % ~의 B 1 그리고 50 % ~의 B 2.
다시, B 2 콘텐츠 ~이다 1 - 비 1 내용.
A 얻다, 그만큼 이점 ~이다 저것 이었다 ~ 아니다 경계 에게 도약 ~에서 영 에게 0.5,
또는 에게 영 에게 하나 반드시,
하지만 우리 ~할 수 있다 탐구하다 그만큼 전체 스펙트럼 ~의 가치
~에서 영 에게 하나.
요인 C ~이다 ~할 것 같은 더 트릭,
왜냐하면 우리 하다 가지다 삼 가능한 날것의 재료 에게 혼합 위로.
A t 이것 단계,
우리 필요 에게 소개하다 ~ 아니다 단지 하나, 하지만 실제로 삼 마디 없는 변수
저것 게다가 존재 마디 없는, 가지다 또한 그만큼 혼합물 제약 조건.
의미 모두 타임스, 그들 필요 에게 BE 무엇 에게 하나.
하지만 그만큼 변환
~ 사이 그만큼 수준 ~의 요인 C 그리고 그만큼 삼 새로운 혼합물 변수
따른다 정확히 그만큼 같은 논리.
그것이다 감독자 쉬운.
이것 ~이다 단지 a 심상 ~의 어떻게 우리 하다 그만큼 변환 ~의 그만큼 수준.
이것 ~이다 어떻게 그만큼 암사슴 전철기 저것 우리 이미 가지다 그만큼 데이터 에.
우리 ~하지 않다 필요 아무것 또 다른.
~이다 좌석 이내에 그만큼 마디 없는 코딩 공간.
지금, 그만큼 오직 더
관련된 단계 ~에 통과 ~에서 그만큼 범주형 코딩
에게 사용 a 마디 없는 코딩 ~이다 어떻게, ~에 사실,
우리 전환하다 이것 그만큼 통계적 모델
저것 우리 사용 에게 설계 그만큼 실험 그리고 그 다음에 에게 분석하다 그만큼 데이터.
어떻게 ~이다 우리 가고 있다 에게 하다 이것?
잘, 그만큼 더 쉽다 방법 ~이다 에게 단지 하다 그것 ~에 많은 작은 단계.
무엇 이었다 가고 있다 에게 하다 ~이다 시작 ~와 함께 우리의 기본 효과 모델,
a 작은 ~에 의해 작은 ~에 그만큼 다른 요인들.
우리 시작 ~와 함께 요인 A, 어느 가졌다 오직 둘 수준.
지금 ~에 그만큼 마디 없는 코딩, 무엇 이었다 가고 있다 에게 놓다 ~이다 A1 콘텐츠.
이었다 오직 가고 있다 에게 놓다 그만큼 선의 용어 ~의 이것 A1 콘텐츠.
~ 안에 사실, 우리 오직 가졌다 하나 계수 ~을 위한 요인 A ~에 그만큼 범주 코딩 모델.
비슷하게, 지금 이었다 가고 있다 에게 가지다 하나 하나의 계수 ~을 위한 A1 콘텐츠.
지금 만약에 너 ~하지 않다 믿다 나, 이것, 그것은 한 동등한 모델.
나는 가고 있다 에게 보여주다 너 a 커플 ~의 예시.
상상해보세요 우리 원하다 에게 수치 밖으로
그만큼 영향 ~의 사용 중 오직 A2 ~을 위한 만들기 요인 A,
그 다음에 저것 수단 저것 A1 콘텐츠 ~이다 영. 괜찮은.
에서 그만큼 범주형 코딩 모델,
이었다 가고 있다 에게 단지 바라보다 ~에 그만큼 가로채다 용어,
왜냐하면 이것 추가의 용어 참조하다 에게 언제 우리 사용 A1.
~에 이것 다른 옆,
~을 위한 마디 없는 코딩 모델,
이었다 가고 있다 에게 놓다 그만큼 가로채다, ~의 강의,
그리고 그 다음에 그만큼 A1 콘텐츠 계수, 하지만 지금 우리 ~ 할 것이다 곱하다 그것 ~에 의해 영
왜냐하면 A1 콘텐츠 ~이다 영.
아니다 심지어 행위 어느 수학,
너 ~할 수 있다 정말 보다 저것 이것들 둘 숫자 ~이다 정확히 그만큼 같은.
비슷하게, 만약에 우리 원하다 에게 보다 , 뭐야 그만큼 영향 ~의 사용 중 오직 A1
지금 ~에 이것 시간, A1 콘텐츠 ~이다 가고 있다 에게 BE 동일한 에게 하나.
지금 ~을 위한 범주적,
나는 가고 있다 에게 합집합 위로 그만큼 가로채다 용어 ...을 더한 그만큼 요인 A 계수 일치
회계 ~을 위한 그만큼 차이점 그리고 그만큼 수준 ~의 그만큼 요인.
~에 이것 다른 하지만 측면은,
우리 ~이다 가고 있다 에게 언제나 포함하다 그만큼 가로채다.
A t 이것 가리키다, 잘 곱하다 그만큼 A1 콘텐츠 계수 ~에 의해 하나
왜냐하면 그만큼 콘텐츠 ~이다 하나.
다시 말해서, 아니다 심지어 어느 수학,
그만큼 둘 숫자 여기 ~이다 그만큼 같은 ~처럼 그만큼 둘 숫자 여기.
정확히 동등한.
지금 ~와 함께 요인 비, 우리 가졌다 삼 수준.
어떻게 ~이다 우리 가고 있다 에게 하다 저것?
잘, 왜냐하면 그것 가지다 삼 수준, 지금 우리 캔트 단지 추가하다 그만큼 선의 용어,
하지만 우리 또한 필요 에게 추가하다 그만큼 이차방정식 용어.
우리 가졌다 둘 계수 전에, 그리고 이었다 가고 있다 에게 가지다 둘 계수
또한 지금도 ~와 함께 그만큼 마디 없는 코딩.
A 얻다, 만약에 너 ~하지 않다 믿다 나, 이것 ~이다 한 동등한 모델,
우리는 할 수 있어요 일하다 밖으로 ~에 최소 하나 예, 어느 공장 정확히 ~처럼 전에 그리고.
만약에 I 오직 가지다 비2, 비 1 콘텐츠 ~에 영,
수단 저것 둘 계수 ~이다 가고 있다 에게 가지다 영 무게
~에 컴퓨팅 그만큼 영향.
그러므로 그만큼 둘 숫자 ~이다 오직 단지 둘 저것 이다, ~에 사실 그만큼 같은.
나는 ~ 아니다 가고 있다 에게 가다 ~ 안으로 이것 다시,
오직 B 1 ~이다 동등한 에게 B1 콘텐츠 동일한 하나로.
그만큼 최대 흥미로운 이다,
이것 저것 ~에 최소 필요합니다 너 에게 하다 일부 요약.
어디 B 1 콘텐츠 ~이다 가고 있다 에게 BE 0.5, 왜냐하면 우리 ~이다 치고는 50-50 혼합하다.
너 ~할 수 있다 확인하다 쉽게
저것 이것들 둘 숫자 여기 합산 위로
~이다 동등한 에게 이것 다른 옆 ~의 그만큼 방정식
어디 우리 놓다 0.5 그리고 0.5 제곱,
왜냐하면 지금 우리의 B 1 콘텐츠 ~이다 동일한 에게 0.5.
지금 ~을 위한 요인 기음, 우리 가졌다 네 개 수준.
우리 특히 기억하다, 우리 가졌다 삼 가능한 날것의 재료.
우리 가졌다 에게 소개하다 삼 혼합물 변수.
모든 시간 우리 하다 가지다 에게 거래 ~와 함께 혼합물 변수 것들,
그것은 약간 복잡한
왜냐하면 그들 ~이 되다 아주 청소기 ~와 함께 어느 끊임없는 용어.
~ 안에 퍼팅 그만큼 C 1, C 2, 그리고 C 3,
그만큼 합집합 ~의 그들을 삭제합니다 또는 필요합니다 우리를 에게 삭제 그만큼 끊임없는 용어.
하지만 다른 ~보다 저것, 모든 것 따른다 예쁜 많이 그만큼 같은.
우리 가졌다 삼 계수 여기,
그리고 이었다 아직 가고 있다 에게 가지다 삼 계수 여기
왜냐하면 우리 가지다 네, 하지만 우리 ~이다 구하는 제거하다 ~의 그만큼 가로채다.
그래서 아직 그만큼 같은 균형.
A 얻다, 나는 ~ 아니다 가고 있다 에게 가다 ~을 통해 모두 ~의 그만큼 예,
하지만 당신은 더 ~보다 환영 에게 바라보다 ~에 그만큼 슬라이드 오프라인
그리고 확인하다 저것 저것들 이다, ~에 사실, 준다 너 언제나 그만큼 같은 답변.
이것들 ~이다 모두 그만큼 예시.
지금 ~와 함께 그래서 많이 일하다, 우리 가지다 설립하다 그만큼 변환 ~의 그만큼 기본 효과.
어떻게 우리 실제로 전환하다 각 분리된 요인들
~ 안으로 사용 중 그만큼 새로운 마디 없는 변수?
지금 우리의 원래의 모델, 그렇지만, 포함됨 더 ~보다 단지 기본 효과.
~ 안에 사실, 우리 가졌다 그만큼 둘 -방법 상호작용.
지금 그만큼 아이디어 여기 ~이다 저것 모든 시간 요인 A 나타납니다,
나는 가고 있다 에게 대리자 그것과 함께 A1 콘텐츠.
모든 시간 요인 B 나타납니다,
나는 가고 있다 에게 대리자 그것
~와 함께 그만큼 두 개의 B1 콘텐츠 그리고 B 1 콘텐츠 제곱.
비슷하게 ~을 위한 요인 기음,
나는 가고 있다 에게 대리자 그것 ~와 함께 그만큼 네 개 자귀 저것 나는 놓다 여기.
그만큼 같은 보유하고 있다 언제 나는 상호 작용 ~와 함께 X 1,
그리고 모든 것 ~이다 매우 많이 ~에 그만큼 같은 맛,
논리적으로 따른다 그만큼 같은 계획.
그만큼 오직 주의 저것 너 원하다 에게 BE 알고 있는 ~의
그리고 BE 특히 친절한 ~에 대한
~이다 저것 모든 시간 너 상호 작용하다 세 개 혼합물 변수,
어디 저것들 ~이다 당신의 삼 혼합물 변수,
저것들 기본 효과 저것 너 원래 가졌다 지금 필요 에게 BE 제외된 ~에서 그만큼 모델,
그렇지 않으면, 그만큼 모델 습관 BE 실행할 수 있는.
그것이다 그만큼 오직 주의 저것 너 필요 에게 BE 주의 깊은 에 대한.
다른 ~보다 저것, 이었다 준비가 된 에게 가다.
우리는 갖다 우리의 동등한 마디 없는 모델.
지금 무엇 우리 ~할 수 있다 하다 이다, ~에 사실, 다시, 확인하다 저것 모든 것 ~이다 아직 같은.
I 얻다 정확히 그만큼 같은 예측,
어느 하나 사용 중 그만큼 범주형 코딩 또는 가고 있다 그리고 사용 중 그만큼 마디 없는 코딩.
지금 너 ~할 것 같다 묻다 내 자신, 왜 ~이다 너 가고 있다 ~ 안으로 그래서 많이 문제
그리고 가고 있다, 행위 그래서 많이 엉망 만약에 것들 ~이다 정확히 같은가요?
잘, 그만큼 이점 ~이다 즉각적인 에게 보다,
그리고 너 ~할 수 있다 정말 고마워하다 그것 만약에 너 시작 찾고 ~에 그만큼 프로파일러.
이것 ~이다 그만큼 프로파일러, 어떻게 그것 외모, 언제 너 사용 그만큼 범주적 코딩 .
너 가지다 에게 도약 ~ 사이 그만큼 다른 수준.
너 ~하지 않다 가지다 그만큼 가장 희미한 아이디어 무엇 ~할 수 있다 일어나다 ~에 사이.
와 함께 마디 없는 코딩 에 다른 손,
그게 정확히 무엇 너 ~할 수 있다 하다.
너 ~할 수 있다 탐구하다 방법 더 ~의 그만큼 다른 가능한 방법
~의 만들기 그만큼 다양한 재료 요인 A, 비, 그리고 C
~에 a 방법 저것 ~ 전에 그것 ~였다 단지 밖으로 ~의 범위.
~ 안에 인위적인 자귀, 수단 저것 우리 가지다 방법 더 힘 ~의 보간.
이것 하지 않는다 오다 무료, ~의 강의.
무엇 너 지불하다, 그만큼 가격 ~의 ~이다 ~에 사실,
저것 너 ~이다 암묵적으로 만들기 일부 가정.
그만큼 가정 문안 인사 그만큼 방법 저것 그만큼 다양한 새로운 마디 없는 변수
저것 우리 가지다 소개했다 ~이다 관련된 에게 그만큼 응답.
~ 안에 a 방법, 우리 ~이다 암묵적으로 가정하다 저것
그만큼 처지 ~ 사이 A 1 콘텐츠 그리고 우리의 속성 ~이다 선의.
그만큼 관계 ~ 사이 비1씨 텐트를 치다 ~이다 이차방정식과 그래서 앞으로.
만약에 너 생각하다 저것 저것들 가정 ~하지 않다 정말 잡고 있다 ~에 당신의 사례,
그 다음에 ~의 강의, 그만큼 전체 절차 ~이다 수상한.
너 ~하지 않다 원하다 에게 추구하다 이것.
하지만 만약에 너 ~하지 않다 가지다 어느 이유 왜 너 하지 않을 것이다 믿다 이것,
또는 ~에 최소 왜 너 하지 않을 것이다 ~에 최소 탐구하다 이것 가능성,
그 다음에, 지금 우리 ~할 수 있다 가다 뒤쪽에 그리고 하다 그만큼 같은 운동
그리고 탐구하다 다시 그만큼 입력 공간, 하지만 ~와 함께 방법 더 유연성.
다시, 하자 보다 만약에 우리 ~할 수 있다 찾다 저것 한 최적의 레시피
~와 함께 이것 새로운 마디 없는 혼합물 코딩.
어떻게 이었다 가고 있다 에게 하다? 잘, 정확히 같은 방법.
나는 갈거야 사용 그만큼 제이엠피 프로파일러 특징
그리고 사용 그만큼 시뮬레이션 그리고 보다 만약에 우리 ~할 수 있다 찾다 아무것.
지금 허락하다 나 가다 여기.
이것 ~이다 나의 암사슴 마디 없는 테이블.
마디 없는, 왜냐하면 지금 너 ~할 수 있다 보다 저것
이것들 ~이다 모두 코딩됨 ~처럼 마디 없는 변수 .
그들 가지다 그만큼 파란색 삼각형 다음 에게 그들 자신 .
그만큼 C 1, C 2, C 3 ~이다 또한 이것들 별들,
표시 저것 그들은 코딩됨 ~처럼 혼합물 변수 ~에 제이엠피
지금 상상하다 저것 다시,
우리 가지다 이미 장착됨 우리의 모델 ~와 함께 그만큼 맞다 모델 플랫폼.
우리 저장됨 우리의 예측 방식 지금 ~와 함께 그만큼 마디 없는 코딩.
무엇 이었다 가고 있다 에게 하다 같은 물건,
그래프 프로파일러, 선택하다 저것들, 그리고 여기 우리 가다.
여기 ~이다 우리의 예측 프로파일러.
지금 우리 ~할 수 있다 놀다 방법 더 ~와 함께 그만큼 프로파일러 그리고 보다 모두 다른 조합
없이 가지고있다 에게 도약 ~ 사이 다른 옵션.
지금, 한 번 다시, 빨간색 삼각형, 산출 무작위의 테이블.
단지 ~을 위한 만들기 것들 공정한, 나는 가고 있다 에게 묻다 3,000 행.
다시, 아니요 시간, 문자 그대로 깜박거리다 ~의 한 눈.
제이엠피 준다 너 3,000 열 테이블
어디 지금 모든 요리법은 다시 한 번 죄송합니다.
모든 행 ~이다 다시, a 잠재적인 가정적인 레시피
저것 우리 하지 않았다 정말 본, 반드시 보았다 ~에 우리의 암사슴
하지만 그것 아직 실행할 수 있는,
왜냐하면 그것 아직 인사 그만큼 강제 저것 우리 가졌다 ~에 그만큼 시작.
한 번 다시,
에게 수치 밖으로 ~이든 무엇 좋은 ~이다 사고,
또는 ~에 최소 ~이든 이내에 이것 3만 공식화,
우리 하다 찾다 무엇 저것 ~이다 최적.
나는 가고 있다 에게 건설하다 그만큼 같은 그래프.
지금 너 ~할 수 있다 보다 저것 우리의 전철기 ~이다 모두 분산시키다 그리고 ~이다 ~ 아니다 정렬됨 더 이상.
다시, 입어 보기 그만큼 중심선 단지 에게 지원 우리의 심상.
이것 ~이다 그만큼 멋진 물건.
와 함께 이것 방법 ~의 코딩 그리고 찾고 ~에 더 ~의 그만큼 입력 공간,
우리 하다 찾다 약간의 제형 저것 ~인 것 같다 에게 BE 유망한.
의 강의, 우리 필요 에게 유지하다 ~에 정신 저것 이것 우리의 예측 가치.
모든 것 ~이다 아직 의존하다 ~에 우리의 데이터, ~에 우리의 통계적 모델 분석,
하지만 ~이다 아직 더 유망한 ~보다 전에.
우리 하다 찾다 무엇 ~에 그만큼 최적의 지역 한정된 ~에 의해 이것들 둘 중심선.
빠르게, 가고 있다 뒤쪽에 에게 나의 프레젠테이션,
I 원하다 에게 그리다 a 결정적인 결론 여기,
어느 이다, ~에 사실, 저것, 사용 중 그만큼 범주적 코딩,
우리 할 수 없었다 찾다 어느 레시피 저것 ~에 최소 ~에 그만큼 예측 옆,
할 수 있었다, ~에 사실, 만나다 둘 다 그만큼 최적성 기준.
잘, 한 번 우리 회전하다 에게,
계산하다 밖으로 어떻게 에게 암호 이것들 다른 범주형 변수
~ 안으로 마디 없는 그리고 혼합물 변수
그리고 악용하다 그만큼 제이엠피 힘 ~의 주는 것 우리를 수천 그리고 수천 ~의 제형,
우리 하다 찾다 a 약간의 저것 ~에 사실 만나다 그만큼 명세서.
우리 ~이었다 행복하다 저것 ~에 최소 우리 ~할 수 있었다 가다 뒤쪽에 에게 우리의 고객 말하다,
바라보다, 대신에 ~의 주는 것 위로 ~에 당신의 프로젝트,
노력하다 에게 만들다 이것들 제형 그리고 보다 어떻게, ~에 사실,
~이든 그만큼 실제 속성 하다 만나다 당신의 기준 또는 아니다,
하지만 ~에 최소 그것 준다 우리를 일부 지도 ~의 개선 어디 에게 가다.
와 함께 이것, ID 좋다 에게 끝 나의 프레젠테이션.
감사하다 나의 동료, 통 신지에
그리고 모두 ~의 나의 협력자들 ~에 다우 화학적인.
감사하다 너, 모두 ~의 너 ~을 위한 보고 있다 나의 프레젠테이션.
아픈 BE 더 ~보다 행복하다
에게 답변 어느 질문 너 ~할 것 같다 가지다 ~에 이것 가리키다.
감사하다 너.
