From 1e79925f451ccf682dc5492583b8b0ece7093b87 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: kenya-sk Date: Thu, 22 Jul 2021 18:32:18 +0900 Subject: [PATCH] add japanese translation of Regression/3-Linear --- 2-Regression/3-Linear/translations/README.ja.md | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/2-Regression/3-Linear/translations/README.ja.md b/2-Regression/3-Linear/translations/README.ja.md index 2dd458b86..3c87a7367 100644 --- a/2-Regression/3-Linear/translations/README.ja.md +++ b/2-Regression/3-Linear/translations/README.ja.md @@ -197,13 +197,13 @@ lin_pumpkins 回帰の線が正しく引かれていれば、その数字は理にかなっています。 -🎃 おめでとうございます！あなたは、数種類のカボチャの価格を予測するモデルを作成しました。あなたの休日のパンプキンパッチは美しいものになるでしょう。でも、もっと良いモデルを作れるかもしれません。 +🎃 おめでとうございます！数種類のカボチャの価格を予測するモデルを作成しました。休日のパンプキンパッチは美しいものになるでしょう。でも、もっと良いモデルを作れるかもしれません。 ## 多項式回帰 線形回帰のもう一つのタイプは、多項式回帰です。時には変数の間に直線的な関係 (カボチャの量が多いほど、価格は高くなる)があることもありますが、これらの関係は、平面や直線としてプロットできないこともあります。 -✅ 多項式回帰を使うことができるデータの[さらにいくつかの例](https://online.stat.psu.edu/stat501/lesson/9/9.8) を示します。 +✅ 多項式回帰を使うことができる、[いくつかの例](https://online.stat.psu.edu/stat501/lesson/9/9.8) を示します。 先ほどの散布図の「品種」と「価格」の関係をもう一度見てみましょう。この散布図は、必ずしも直線で分析しなければならないように見えますか？そうではないかもしれません。このような場合は、多項式回帰を試してみましょう。