アルゴリズム:Algorithms 機械学習における過学習への対応方法
機械学習における過学習への対応方法
過学習（Overfitting）は、機械学習モデルが訓練データに過度に適合し、新しいデータに対して汎化性能が低下する現象であり、この過学習を防ぐために、以下の方法を試すことができる。
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機械学習:Machine Learning
アルゴリズム:Algorithms python OpenPoseの概要とアルゴリズム及び実装例
OpenPoseの概要
OpenPoseは、カーネギーメロン大学のペルソナ・コンピュータ・センター（Perceptual Computing Lab）によって開発された、リアルタイムで人間の姿勢を検出するライブラリで...
python ニューラルランキングモデルの概要とアルゴリズム及び実装例
ニューラルランキングモデルの概要
ニューラルランキングモデルは、検索エンジンや推薦システムなどで利用される機械学習モデルの一種であり、主な目的は、与えられたクエリやユーザーの情報に基づいて、最適な順位でアイテム（例えばウェ...
LISP 一般問題解決器と適用事例、LISPとPythonによる実装例
一般問題解決器について
一般的な問題解決器は、さまざまな種類の問題を解決するためのソフトウェアまたはアルゴリズムのことを指す名称となる。これらの問題解決器は、様々な分野で使用され、人間が直接解決するのが難しい...
python Attention Transferによるモデルの蒸留の概要とアルゴリズム及び実装例について
Attention Transferによるモデルの蒸留の概要
Attention Transferは、深層学習においてモデルの蒸留（Distillation）を行うための手法の一つであり、モデルの蒸留は、大規模で計算負荷...
python 棒切り分割プロセス(Stick-breaking Process)の概要とアルゴリズム及び実装例
棒切り分割プロセス(Stick-breaking Process)の概要
棒切り分割プロセス (Stick-breaking Process) は、"ディリクレ過程（Dirichlet Process, DP）の...
python ECO(Efficient Convolution Network for Online Video Understanding)の概要とアルゴリズム及び実装例
ECO(Efficient Convolution Network for Online Video Understanding)の概要
ECO（Efficient Convolutional Network for...
python メトリックMDSの概要とアルゴリズム及び実装例
メトリックMDS(多次元尺度法, Metric Multidimensional Scaling)の概要
メトリックMDS（Metric Multidimensional Scaling）は、多次元データを低次元空間に埋...
python Cluster-based Diversificationの概要とアルゴリズム及び実装例
Cluster-based Diversificationの概要
Cluster-based Diversificationは、アイテムのクラスタリングを利用して推薦システムに多様性を導入する手法となる。この手法では、類似...
アルゴリズム:Algorithms SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）の概要とアルゴリズム及び実装例について
SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）の概要
SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）は、不均衡なクラス...