317views
0likes
サンプル（example）
小小程序员 05-15 22:34
452views
0likes
偽負例（FN，false negative）
05-15 22:34
585views
0likes
偽正例（FP，false positive）
05-15 22:34
654views
0likes
偽正例率（false positive rate、FP率と略称する）
05-15 22:34
426views
0likes
フィーチャー列（FeatureColumns）
05-15 22:35
548views
0likes
フィーチャーの組合せ（feature cross）
05-15 22:35
394views
0likes
フィーチャーエンジニアリング（feature engineering）
05-15 22:35
545views
0likes
フィーチャーセット（フィーチャーセット）
05-15 22:38
434views
0likes
フィーチャー仕様（フィーチャースペック）
05-15 22:38
428views
0likes
全接続層（fully connected layer）
05-15 22:39
348views
0likes
一般化（generalization）
05-15 22:39
414views
0likes
一般化線形モデル（generalized linear model）
05-15 22:39
578views
0likes
勾配（gradient）
05-15 22:39
322views
0likes
グラディエントクリップ（gradient clipping）
05-15 22:39
337views
0likes
勾配降下法（gradient descent）
05-15 22:39
355views
0likes
啓発法（heuristic）
05-15 22:40
572views
0likes
非表示レイヤー（hidden layer）
05-15 22:40
480views
0likes
ページ損失関数（hinge loss）
05-15 22:40
402views
0likes
データの維持（holdout data）
05-15 22:41
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。