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機械学習

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機械学習

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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
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© 2006 矢木浩人