Select Language

AI Technology Community

Today search ranking
The Week search ranking
month search ranking
435views
0likes
562views
0likes
333views
0likes
330views
0likes
327views
0likes

AdaGrad

579views
0likes
359views
0likes
485views
0likes

構造決定ツリー

決定木を構築するとは、現有的なサンプルデータに基づいて木構造を生成することである。現在、最も簡単なケース、すなわちサンプルデータの特徴がすべて離散的である場合を考える。
439views
0likes

けっていじゅアルゴリズム

決定木アルゴリズムは「弱い」学習要素を集め、それらが一緒に強力なアルゴリズムを形成するようにします。これらの要素は木構造で構成されています。その中で比較的人気のある決定木アルゴリズムはランダムフォレストアルゴリズムです。
1819views
5likes
495views
0likes

分散(Variance)

分散と標準偏差は、データの変動程度を測定するための最も重要で最も一般的に使用される指標です。
476views
0likes

学習レートlearning rate

勾配降下アルゴリズムを用いて最適化を行う際、重みの更新規則では、勾配項の前に係数を乗算します。この係数を学習率αと呼びます。
441views
0likes

ElasticNet回帰

ElasticNetはLassoとRidge回帰技術の混合体です。
470views
1likes

Lasso Regressionソケット回帰

それはリッジ回帰に似ており、ラッソ(最小絶対収縮選択演算子、Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)も回帰係数の絶対値の大きさを罰則付けます。