「機械学習」の版間の差分
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*学習段階での目的は、'''特徴モデル'''と呼ばれるデータを記述し、'''モデル'''に要約すること | *学習段階での目的は、'''特徴モデル'''と呼ばれるデータを記述し、'''モデル'''に要約すること | ||
*'''特徴ベクトル'''は、実際のデータを単純化したもの、学習・推論のステップはデータそのものではなく、特徴ベクトルに依存 | *'''特徴ベクトル'''は、実際のデータを単純化したもの、学習・推論のステップはデータそのものではなく、特徴ベクトルに依存 | ||
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2021年5月20日 (木) 15:12時点における版
機械学習
基礎
- 未定義の値はパラメータ、説明はモデル
- 典型的には、学習と推論の2段階でアルゴリズムを調べる
- 学習段階での目的は、特徴モデルと呼ばれるデータを記述し、モデルに要約すること
- 特徴ベクトルは、実際のデータを単純化したもの、学習・推論のステップはデータそのものではなく、特徴ベクトルに依存
学習アプローチ
- 訓練データ
- 特徴ベクトル
- 学習アルゴリズム
- モデル
推論アプローチ
- テストデータ
- 特徴ベクトル
- モデル
- 予測
© 2006 矢木浩人
