一般的な形式とは？ わかりやすく解説

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/04/01 08:21 UTC 版)

「直角カルダン駆動方式」の記事における「一般的な形式（ウェスティングナタル式）」の解説

台車枠の中に、車軸と直角にモーターを台車枠に固定する。ここから自動車同様のカルダン・ジョイント付プロペラシャフトと、スパイラル・ベベルギア（ねじり傘歯車）を介して車軸を駆動する。 メリットは比較的構造が簡単なこと、狭軌であっても主電動機の容積が比較的大きく取れること、特にハイポイドギヤを用いるとギヤ比選定に自由度が高いこと、等。それに対して、デメリットはスパイラル・ベベルギアやハイポイドギヤの噛み合わせ整備に手間が掛かる、台車の全長が他のカルダン駆動方式に比べて長くなってしまう、プロペラシャフトの分とギヤケースの剛性確保のため平行カルダンよりも重量が大きい、大トルク駆動の場合駆動軸左右車輪に輪重差が生じる[要出典]、などがある。 同種の発想は古くから存在していたが、アメリカの路面電車会社各社が共同開発した高性能路面電車PCCカー（1935年）の駆動システムに用いられて以来、広まった。

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出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/07/30 07:24 UTC 版)

「ラッソ回帰」の記事における「一般的な形式」の解説

ラッソ正則化は、一般化線形モデル、一般化推定方程式、比例ハザードモデル、一般的なM-推定量など、さまざまな目的関数に拡張できる。目的関数を下記とすると 1 N ∑ i = 1 N f ( x i , y i , α , β ) {\displaystyle {\frac {1}{N}}\sum _{i=1}^{N}f(x_{i},y_{i},\alpha ,\beta )} ラッソ正則化した予測値は次の解となる min α , β 1 N ∑ i = 1 N f ( x i , y i , α , β ) subject to  ‖ β ‖ 1 ≤ t {\displaystyle \min _{\alpha ,\beta }{\frac {1}{N}}\sum _{i=1}^{N}f(x_{i},y_{i},\alpha ,\beta )\quad {\text{subject to }}\|\beta \|_{1}\leq t} ここで、 β {\displaystyle \beta } だけが罰則を受け、 α {\displaystyle \alpha } は許可された値を自由に取ることができる。上記の基本形において、 β 0 {\displaystyle \beta _{0}} が罰則を受けなかったことに相当する。

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