Translation of "classification for" to Japanese language:


  Dictionary English-Japanese

Classification - translation : Classification for - translation :

  Examples (External sources, not reviewed)

linear regression for classification problems.
ここに もう一つ
For classification, we know that
Yが0か1なのはあらかじめ分かっている
Classification
クラス分け
In HarvardYenching, it's a classification for Asian literature.
ハーバード燕京研究所は アジア式分類
Earlier, we talked about emails, spam classification as an example of a classification problem.
分類問題の例だと 言ったと思います 他の例としては オンライの売買を分類する などが考えられる
Here are some examples of classification problems.
以前に メールのスパム分類
Today we'll talk about classification versus regression.
回帰について説明します 分類では出力結果は二者択一か 決まった種類になります
Support vector machines are supervised learning models used for classification and regression analysis.
サポートベクターマシンとは 教師あり学習モデルであり 判別分析や回帰分析に用いられる
Tagging is a cooperative infrastructure answer to classification.
この講演を去年やっていたとしたら
Our example so far was one of classification.
分類の特徴は 目標のラベルや分類が離散的だという点です
Regression problems are fundamentally different from classification problems.
例えば今まで見てきたベイジアンネットワークでは
Let's say we're using the tumor classification example.
特徴ベクトル X が
So, how do we develop a classification algorithm?
ここにあるのは
The closest classification it matches is a virus.
最も近い分類では ウィルスです
The second type of classification problem we'll consider will be multiclass classification problem where we may have k distinct classes.
マルチクラスの分類問題だ それは K個の異なる分類がある問題 前の例だと
We're going to consider two types of classification problems.
一つ目はバイナリ分類
For now, we're going to start with classification problems with just two classes zero and one.
0と1だけがあるケースの 分類問題から始めよう 多数のクラスの問題 たとえばYが
We've seen classification before for spam and other types of categories, language ID and so on.
事前情報のないデータを扱う クラスタリングにも触れました
Now, in 1970s, Bautz and Morgan introduced a different classification.
これは実の所 本質的にはクラスタの性質に基づいた物では無く
That we could create a classification of the mental illnesses.
その因果関係を理解することもできました
We're testing everyone with a level four classification or above.
4階級以上の権威者全員に 検査してるところだ
This is called a multi class classification problem, but for the next few videos, let's start with the two class or the binary classification problem. and we'll worry about the multi class setting later.
だがここからの2 3のビデオでは 2つのクラスだけ つまり バイナリ分類問題から始めよう
So, for each of these problems, should they be treated as a classification problem, or as a regression problem?
問題について 分類問題として取り扱いますか それとも 回帰問題として取り扱いますか? ビデオが停止したら マウスを使って
But what you find is this is different from classification as before.
これは高価または安価といった 二値の概念とは異なります
We so far have studied linear functions for regression, but linear functions are also used for classification, and specifically for an algorithm called the perceptron algorithm.
線形関数は分類にも使うことができ そのアルゴリズムは特別に パーセプトロン と呼ばれています 偶然にもヒトの脳のニューロンに似ていることから
And it turns out that in classification problems sometimes you can have more than two values for the two possible values for the output.
値が出力可能な場合があります 具体的な例として 乳癌には三つの種類があるかもしれません すると予測を試みる離散値が 0
This is from the classification case, except this time the Ys are continuous.
xをyに移す関数を見つけます
Here's our linear separation classification function where this is our common linear function.
ここによく知られた線形関数が使われています 繰り返しますがパーセプトロンは データが線形分離可能な場合に限り収束します
I'm going to focus on the application of neural networks to classification problems.
私はフォーカスしたいと 思う 左に描いてあるような
We talked about classification and regression and different methods to do supervised learning.
教師なしパラダイムはあまり広げませんでした
Here is one other funny thing about what would happen if we were to use linear regression for a classification problem.
万が一 線形回帰を 分類問題に使うと起こりうる おかしい事がある 分類問題では
Which of these would be a good algorithm or technique for doing this classification into things like people, places, and drugs.
ナイーブベイズ k近傍法 サポートベクターマシン ロジスティック回帰
In classification the output is binary or a fixed number of classes for example something is either a chair or not.
成否の判定などです 回帰の場合は連続的です
Let's now do classification and see what class and message it ends up with.
分かりやすくするために SPORTSという単語だけを含む
You can toss them easily into the naive base model and get better classification.
実際スパムフィルタはユーザが メールをスパムだとマークするたびに学習し
If this is larger or equal to zero, then we call our classification 1.
そうでなければゼロに分類します
Consider a supervised learning classification problem where you have a training set like this.
教師有りの分類問題の学習を考えてみよう この問題にロジスティック回帰を
Logistic Regression is actually a classification algorithm that we apply to settings where the
分類アルゴリズムで Yが離散的な値の時に 使う物だ 1 0とか0 1とか
The first is binary classification, where the labels y are either zero or one.
それはyの取りうる値は0か1のどちらかだけの場合 この場合は出力ユニットは一つだけとなる
To introduce a bit more terminology this is an example of a classification problem.
分類という言葉は ここで予測しようとしているのが離散
How about if we were doing a classification problem and say using logistic regression instead.
代わりに例えばロジスティック回帰を使っていた場合はどうだろう その場合でも ロジスティック回帰でのトレーニングとテストの
So, applying linear regression to a classification problem usually isn't, often isn't a great idea.
線形回帰を適用するのは 多くの場合は 良い考えではない 最初のケースでは
English, German, French, Spanish, and Azerbaijani and tell me for each of these want your best guess is at the most likely language classification.
例に挙げた句についてそれぞれ 最も可能な言語を選んで分類してください
I can take around with me whenever I go, and this is called Animalia Chordata, from the Latin nomenclature for human being, classification system.
ラテン語の学名分類法に基づいて この作品には 人間 を意味する アニマリア コルダータ と名付けました
And so it's anachronistically a classification by fathers' occupations, so single parents go on their own.
父親の職業による分類なので ひとり親 は別項目となります 左から2番目の Low 下流階級 は

 

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