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    <anon>データサイエンス</anon>
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  <description>ユースケース 例1：企業別の想定提示年収（平均値） 状況 グラフ データ 問題設定 例2：求人別の採用率（比率） 状況 グラフ データ 問題設定 例3：企業別の高評価特徴（回帰モデルの係数・切片） 状況 グラフ データ 問題設定 階層ベイズのイメージ 少しだけ確率分布の話 確率分布には特徴の異なる複数のものがある 確率分布にはその分布を確定させるパラメータがある 少しだけモデル作成の話 階層ベイズの基本的な考え方 例1：企業別の想定提示年収 例2：求人別の採用率 例3：企業別の高評価特徴 階層ベイズの使いどころ 利用用途 パラメータの安定化 全体傾向の正確な推定 使いどころの判断ポイント ポイ…</description>
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  <published>2024-01-09 08:00:00</published>
  <title>【非データサイエンティスト向け】階層ベイズのイメージと使いどころ</title>
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