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疎フィーチャー（sparse feature）
小小程序员 05-15 23:33
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二乗ヒンジ損失関数（squared hinge loss）
05-15 23:33
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二乗損失関数（squared loss）
05-15 23:33
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静的モデル（static model）
05-15 23:33
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安定性（stationarity）
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ステップ（step）
05-15 23:33
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ステップサイズ（step size）
05-15 23:34
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ランダム勾配降下法（SGD，stochastic gradient descent）
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構造リスク最小化（SRM，structural risk minimization）
05-15 23:34
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監視型機械学習（supervised machine learning）
05-15 23:34
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合成フィーチャー（synthetic feature）
05-15 23:34
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時制データ（temporal data）
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テンソル（Tensor）
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テンソル処理ユニット（TPU，Tensor Processing Unit）
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テンソル形状（Tensor shape）
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テンソルサイズ（Tensor size）
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テストセット（test set）
05-15 23:35
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時系列解析（time series analysis）
機械学習と統計学のサブ分野で、時系列データの分析を目的としています。多くの種類の機械学習問題では、分類、クラスタリング、予測、異常検出など、時系列分析が必要になります。たとえば、過去の販売データに基づいて、未来の毎月の冬コートの販売量を予測するために時系列分析を利用することができます。
05-15 23:36
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トレーニングセット（training set）
05-15 23:36
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転送学習（transfer learning）
05-15 23:36
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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。