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サンプル（example）
小小程序员 05-15 22:34
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偽負例（FN，false negative）
05-15 22:34
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偽正例（FP，false positive）
05-15 22:34
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偽正例率（false positive rate、FP率と略称する）
05-15 22:34
445views
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フィーチャー列（FeatureColumns）
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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フィーチャーエンジニアリング（feature engineering）
05-15 22:35
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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
448views
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フィーチャー仕様（フィーチャースペック）
05-15 22:38
454views
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全接続層（fully connected layer）
05-15 22:39
365views
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一般化（generalization）
05-15 22:39
438views
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一般化線形モデル（generalized linear model）
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607views
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勾配（gradient）
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340views
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グラディエントクリップ（gradient clipping）
05-15 22:39
353views
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勾配降下法（gradient descent）
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啓発法（heuristic）
05-15 22:40
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非表示レイヤー（hidden layer）
05-15 22:40
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ページ損失関数（hinge loss）
05-15 22:40
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データの維持（holdout data）
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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。