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交叉验证(Cross-Validation)是什么,一文看懂

クロスバリデーション(交差検証)とは何か?

クロスバリデーションは、機械学習におけるモデルの汎化能力を評価するための中核的な手法である。基本的な考え方は、元のデータを訓練セットとテストセットに分割し、訓練と検証を異なるデータ部分集合でローテーションすることで、より信頼性の高い性能推定値を得ることである。このアプローチでは、...
4日前
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随机森林(Random Forest)是什么,一文看懂

ランダムフォレスト(無作為の森)とは何か、読んで理解するための記事

ランダムフォレスト(Random Forest)は、複数の決定木を構築し、それらの予測値を組み合わせることで機械学習タスクを実行する統合学習アルゴリズムである。このアルゴリズムは、ブートストラップ集計の考えに基づいており、元のデータセットから複数のサンプルのサブセットをランダムに抽出し、各ツリーに対してプットバックを行う...
4日前
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损失函数(Loss Function)是什么,一文看懂

損失関数(ロス・ファンクション)とは何か、読んで理解するための記事

損失関数(LF)は機械学習の中核をなす概念であり、モデルの予測誤差を定量化するという重要な役割を担っている。この関数は、モデルの予測値と真の値との差の程度を数学的に測定し、モデルの最適化のための明確な方向性を提供する。
4日前
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超参数(Hyperparameter)是什么,一文看懂

ハイパーパラメーター(ハイパーパラメーター)とは何か、見て理解するための記事

機械学習において、ハイパーパラメータとは、データから学習するのではなく、モデルの学習を開始する前に手動でプリセットされる設定オプションのことである。中心的な役割は、アルゴリズムの動作ルールを設定するように、学習プロセス自体を制御することである。例えば、学習...
2週間前
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决策树(Decision Tree)是什么,一文看懂

デシジョンツリー(決定木)とは何か?

決定木(DT)は、人間の意思決定プロセスをシミュレートするツリー型の予測モデルであり、一連のルールによってデータを分類または予測する。各内部ノードは特徴テストを表し、枝はテスト結果に対応し、葉ノードは最終決定を格納する。このアルゴリズムは分割統治戦略を用いる...
2週間前
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梯度下降(Gradient Descent)是什么,一文看懂

勾配降下(グラディエント・ディセント)とは何か、読んで理解するための記事

勾配降下は、関数の最小値を解くための中心的な最適化アルゴリズムです。このアルゴリズムは、関数の勾配(それぞれの偏導関数からなるベクトル)を計算し、θ = θ - η - ∇J(θ)の規則に従ってパラメータを繰り返し更新することにより、降下の方向を決定します。
2週間前
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逻辑回归(Logistic Regression)是什么,一文看懂

ロジスティック回帰(ロジスティック回帰)とは何か、読んで理解するための記事

ロジスティック回帰は、バイナリ分類問題を解くのに使われる統計的学習手法である。中心的な目的は、入力特徴に基づいてサンプルが特定のカテゴリに属する確率を予測することである。このモデルは、S字関数を用いて固有値を線形結合することにより、線形出力を0と1の間にマッピングする...
2週間前
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正则化(Regularization)是什么,一文看懂

正則化(レギュラー化)とは何か、見て理解するための記事

正則化は、モデルのオーバーフィッティングを防ぐための、機械学習や統計学における中核的な手法である。正則化は、モデルの複雑さに関連するペナルティ項を目的関数に追加することで、フィッティングの度合いを制御する。一般的な正則化にはL1正則化とL2正則化があり、L1正則化はスパース解を生成し、...
2週間前
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生成对抗网络(Generative Adversarial Network)是什么,一文看懂

Generative Adversarial Network(GAN)とは?

Generative Adversarial Network(GAN)は、2014年にIan Goodfellowらによって提案されたディープラーニングモデルである。このフレームワークは、2つのニューラルネットワークを互いに学習させることで生成モデルを実装する...
2週間前
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自注意力(Self-Attention)是什么,一文看懂

自己注意(Self-Attention)とは何か、読んで理解するための記事

自己アテンションは、ディープラーニングにおける重要なメカニズムであり、元々はTransformerアーキテクチャで提案され、広く使われている。コアとなるアイデアは、モデルが入力シーケンス内のすべての位置に同時にアテンションし、各位置を...
3週間前
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