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ディスクリートフィーチャー（discrete feature）
小小程序员 05-15 22:32
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密フィーチャー（dense feature）
05-15 22:32
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深さモデル（deep model）
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決定境界（decision boundary）
05-15 22:31
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クロスエントロピー（cross-entropy）
05-15 22:31
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凸集合（convex set）
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凸最適化（convex optimization）
05-15 22:30
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凸関数（convex function）
05-15 22:30
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収束（convergence）
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連続フィーチャー（continuous feature）
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混同行列（confusion matrix）
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協同フィルタリング（collaborative filtering）
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分類しきい値（classification threshold）
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分類モデル（classification model）
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不均衡を分類するデータセット（class-imbalanced data set）
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カテゴリ（class）
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チェックポイント（checkpoint）
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分類データ（categorical data）
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候補サンプリング（candidate sampling）
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キャリブレーション層（calibration layer）
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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。