antigravity

1. 定義と概要 説明変数（独立変数）とは、回帰分析において、予測したい対象に影響を与える要因となる変数です。通常はxで表し、複数ある場合はx1、x2のように添…

1. 定義と概要 エントロピー（情報エントロピーやシャノンエントロピーとも呼ばれます）とは、確率分布（どの結果がどれくらいの確率で起こるかをまとめたもの）の不確…

1. 定義と概要 早期終了とは、モデルの学習を進める過程で検証データに対する誤差を監視し、それが下がらなくなり上昇に転じた時点で学習を打ち切る手法です。この検証…

1. 定義と概要 ドロップアウトとは、ニューラルネットワークの学習時に、あらかじめ定めた割合であるドロップアウト率に従ってランダムに一部のニューロンを一時的に無…

1. 定義と概要 二重降下現象（Double Descent）とは、モデルの複雑さ（パラメータ数）、学習に使うデータの量、学習時間のいずれかを増やしていく過程で…

1. 定義と概要 次元削減（次元圧縮）とは、データが持つ本質的な情報や構造をできるだけ損なわないように保ちながら、特徴量の数をより少ない数に変換・圧縮する処理の…

1. 定義と概要 デンドログラム（樹形図）とは、階層的クラスタリングの過程を、個体やクラスタ同士の距離を高さとして木の枝のように表した図です。階層的クラスタリン…

1. 定義と概要 決定木とは、データが持つ特徴量（予測に使うデータの個々の項目。例えば年齢や年収など）について「もし〜ならば」という条件分岐（if-then）を…

1. 定義と概要 コンテンツベースフィルタリングとは、アイテム（商品やコンテンツ）に付与された特徴量と、利用者が過去に好んだアイテムから構築される嗜好プロファイ…

1. 定義と概要 協調フィルタリングとは、多数のユーザーの購買・評価・閲覧履歴の類似性をもとに推薦を行う手法です。ECサイトでよく見かける「この商品を買った人は…