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協同フィルタリング（collaborative filtering）
小小程序员 05-15 22:28
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混同行列（confusion matrix）
05-15 22:29
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連続フィーチャー（continuous feature）
05-15 22:29
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収束（convergence）
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凸関数（convex function）
05-15 22:30
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凸最適化（convex optimization）
05-15 22:30
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凸集合（convex set）
05-15 22:30
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クロスエントロピー（cross-entropy）
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決定境界（decision boundary）
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深さモデル（deep model）
05-15 22:31
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密フィーチャー（dense feature）
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ディスクリートフィーチャー（discrete feature）
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廃棄正規化（dropout regularization）
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ダイナミックモデル（dynamic model）
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早期停止法（early stopping）
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ネスト（embeddings）
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経験的リスクの最小化（ERM，empirical risk minimization）
05-15 22:33
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統合学習（ensemble）
05-15 22:33
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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。