線形回帰のダーティーシックス：MLハイプのカラクリを暴く6用語
機械学習はニューラルネットから始まると思う？ 違う。線形回帰からだ——この6用語が、なぜ「天才」モデルがことごとくコケるかを暴く。
⚡ Key Takeaways
- 線形回帰は地味な6用語に集約され、MLの弱点をえぐり出す。
- 等分散性などの前提が新人モデルの9割をコケにする。
- 歴史警告：回帰が過去バブル煽った——AIで同じ轍踏むな。
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Originally reported by Towards AI
