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| + | *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 | ||
2021年5月20日 (木) 15:09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
© 2006 矢木浩人
