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時制データ（temporal data）
小小程序员 05-15 23:35
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合成フィーチャー（synthetic feature）
05-15 23:34
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監視型機械学習（supervised machine learning）
05-15 23:34
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構造リスク最小化（SRM，structural risk minimization）
05-15 23:34
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ランダム勾配降下法（SGD，stochastic gradient descent）
05-15 23:34
378views
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ステップサイズ（step size）
05-15 23:34
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ステップ（step）
05-15 23:33
366views
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安定性（stationarity）
05-15 23:33
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静的モデル（static model）
05-15 23:33
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二乗損失関数（squared loss）
05-15 23:33
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二乗ヒンジ損失関数（squared hinge loss）
05-15 23:33
580views
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疎フィーチャー（sparse feature）
05-15 23:33
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セミモニタ学習（semi-supervised learning）
05-15 23:32
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正規化率（regularization rate）
05-15 23:32
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正規化（regularization）
05-15 23:31
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回帰モデル（regression model）
05-15 23:31
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修正リニアユニットRectified Linear Unit
一、Rectified Linear Unit：シグモイド関数、双曲正接関数、またはソフトシグモイド関数のような論理関数を用いて回帰を行うと、避けられなく関数の「飽和」、すなわちxの値が過大または過小で、関数値が定数に近づき、勾配消失が発生します。一般に、ニューラルネットワークが5層未満の場合は、シグ
05-15 23:31
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機械学習は多分野にまたがる学問であり、確率論、統計学、近似理論および複雑なアルゴリズムに関する知識を包含しています。コンピュータをツールとして用い、人間の学習方法をリアルタイムで模倣することを目指すとともに、既存の内容を知識構造に分類して学習効率を効果的に向上させることを目指しています。