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研究者たちは、どのパラメータ化が最も安定した結果を生むかを判断するために、モデルのいくつかの異なるパラメータ化を比較した。
モデルのパラメトリック性が、入力の変化に対する出力の反応の仕方を決定した。
エンジニアはノイズを周波数全体で低減するために、フィルタをパラメータに基づいて調整した。
バグを修正するには、コード内のパラメータを調整する必要があると気づきました。
パラメータで記述されたモデルは、変化する市場状況においてより正確な予測を出しました。
そのシミュレーションは最終実行前に季節ごとの気温変動を反映するようにパラメータ化された。
彼女は実験結果に合わせてシミュレーションモデルのパラメータを設定する。
単位円の媒介変数方程式は x = cos t、y = sin t で、t は 0 から 2π の範囲です。
パラメータを用いて定義されたモデルは、異なる実験条件にまたがるデータへの適合力を高めた。
モデルをパラメータとして表現することにより、自由パラメータの数が減り、汎化性能が向上した。
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