393views
0likes
L 1正規化（L₁regularization）
小小程序员 05-15 22:42
366views
0likes
L 1損失関数（L₁loss）
05-15 22:42
465views
0likes
320views
0likes
反復（iteration）
05-15 22:42
1502views
0likes
評価者間の一貫性信頼性（inter-rater agreement）
05-15 22:41
418views
0likes
説明可能性（interpretability）
05-15 22:41
359views
0likes
入力関数（input function）
05-15 22:41
373views
0likes
推定（inference）
05-15 22:41
472views
0likes
420views
0likes
超平面（hyperplane）
05-15 22:41
355views
0likes
超パラメータ（hyperparameter）
05-15 22:41
411views
0likes
データの維持（holdout data）
05-15 22:41
497views
0likes
ページ損失関数（hinge loss）
05-15 22:40
585views
0likes
非表示レイヤー（hidden layer）
05-15 22:40
363views
0likes
啓発法（heuristic）
05-15 22:40
348views
0likes
勾配降下法（gradient descent）
05-15 22:39
333views
0likes
グラディエントクリップ（gradient clipping）
05-15 22:39
599views
0likes
勾配（gradient）
05-15 22:39
171
item of content
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。