antigravity

1. 定義と概要 コールドスタート問題とは、新しく登録したばかりのユーザーや新しく追加されたばかりの商品・コンテンツに、評価や行動履歴のデータが十分に蓄積されて…

1. 定義と概要 クラスタリングとは、正解ラベルを与えずに、データ同士の類似性や距離をもとに、似た性質を持つデータをクラスタ（類似した性質を持つデータをまとめた…

1. 定義と概要 分類木とは、決定木のうち、予測したい対象である目的変数（予測したい対象の値）が、カテゴリのような質的な情報、すなわち離散値（「はい/いいえ」の…

1. 定義と概要 クラス分類とは、入力データがあらかじめ定義された複数のカテゴリ（クラス）のうちどれに属するかを予測する教師あり学習（正解ラベルが付いたデータを…

1. 定義と概要 重心とは、あるクラスタに属するすべてのデータ点の座標を次元ごとに平均して得られる点であり、英語ではセントロイド（centroid）です。たとえ…

1. 定義と概要 ブートストラップサンプリングとは、元データ（サイズn）から要素を1つ取り出してはそのまま元に戻す操作をn回繰り返し、元と同じサイズnの新しいデ…

1. 定義と概要 ブースティングとは、弱学習器（単体では性能があまり高くない簡易なモデル）を1つずつ順番に学習させる手法です。前の学習器が誤分類したデータに大き…

1. 定義と概要 バッチ正規化（Batch Normalization）とは、ニューラルネットワークの学習時に、ある層への入力をミニバッチ（学習データをいくつか…

1. 定義と概要 バギング（Bagging、Bootstrap Aggregating）とは、元の学習データから複数のデータセットを作り、それぞれで学習させた予…

1. 定義と概要 AdaBoost（Adaptive Boosting）とは、Yoav Freund氏とRobert Schapire氏が1995年に発表した手…