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一般化線形モデル（generalized linear model）
小小程序员 05-15 22:39
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一般化（generalization）
05-15 22:39
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全接続層（fully connected layer）
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フィーチャー仕様（フィーチャースペック）
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フィーチャーセット（フィーチャーセット）
05-15 22:38
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フィーチャーエンジニアリング（feature engineering）
05-15 22:35
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フィーチャーの組合せ（feature cross）
05-15 22:35
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フィーチャー列（FeatureColumns）
05-15 22:35
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偽正例率（false positive rate、FP率と略称する）
05-15 22:34
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偽正例（FP，false positive）
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偽負例（FN，false negative）
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サンプル（example）
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統合学習（ensemble）
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経験的リスクの最小化（ERM，empirical risk minimization）
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ネスト（embeddings）
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早期停止法（early stopping）
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ダイナミックモデル（dynamic model）
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廃棄正規化（dropout regularization）
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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。