正則化
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正則化は、機械学習において一般化誤差を大幅に増加させることなく減少させるための重要な概念です。これは、モデルが過度に複雑なパターンやノイズを学習することを抑制することで機能しま …
ML Basics
Terms tagged with ML Basics
正規化
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一般的な方法には、Min-MaxスケーリングとZスコア標準化があります。このプロセスにより、特に勾配ベースの最適化において、大きな大きさを持つ特徴量が学習アルゴリズムを支配してし …
生成モデル
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生成モデルは、与えられたデータセット内のパターンや構造を理解し、元のデータに類似した新しいデータインスタンスを作成するために設計されたアルゴリズムです。判別モデルがデータがどのク …
Feature
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機械学習において、特徴量（Feature）はデータセット内のインスタンスを記述する固有の属性または変数です。特徴量は数値、カテゴリカル、またはテキスト型になり得、予測モデルへの基 …
二値分類
Definition
二値分類は、出力変数が正確に2つの可能な結果（例えば、真/偽、スパム/非スパムなど）を持つカテゴリカルな機械学習の問題です。ロジスティック回帰などのアルゴリズムが一般的に使用され …
教師あり学習
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教師あり学習では、アルゴリズムはラベル付きデータセットで訓練されます。つまり、各入力例には正しい出力がペアになっています。目標は、モデルが入力と出力の間の潜在的な関係を学習するこ …