HOMELv016 バイアスとバリアンスのトレードオフにおいて、モデルが複雑すぎて学習データのノイズに反応している状態はどう説明されるか。 2026年1月25日 複雑なモデルはバイアスは低いが、データが変わると予測が大きく変わる高バリアンスの状態になる。 ベイズ統計において、事前確率に尤度(データから得られる情報)を掛け合わせて得られる確率はどれか。 Kafkaなどのメッセージングシステムにおいて、データの送信側と受信側を直接繋がず、仲介役を置く構成を何と呼ぶか。