朱鷺の社
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* 朱鷺の社 (ibis shrine) [#zfcaacca]
朱鷺の杜Wikiの一意な神さまである朱鷺神さまをお祀りする神...
//CENTER:COLOR(#00AA00){SIZE(18){本日は朱鷺の杜Wiki11回目...
//CENTER:COLOR(#00AA00){SIZE(18){みなさん,いろいろ機械学...
//CENTER:COLOR(#00AA00){なお,朱鷺神さまのお気に召さなか...
//毎年,朱鷺の杜Wikiの誕生日 10/5 には,あなたにもいろい...
//奉納すると,[[絶滅危惧種>朱鷺の杜Wiki]]になれるという御...
> -- 神主
//* 今年の奉納品 [#o92b833e]
* 奉納品 [#e356fcc7]
** 定理 [#ee781f75]
- 米酢の定理:「こめずのていり」と読むと,朱鷺神さまの祟...
** アルゴリズム・手法 [#n380a43e]
- 魔神ラーニング:最強の機械学習アルゴリズム.しかし,宇...
- パブロフ連鎖モンテカルロ:条件反射で行動する人たちの連...
- 蝉-supervised lerning:教師信号を人間ではなく,蝉が与え...
- SMアルゴリズム:SステップとMステップを交互に繰り返すア...
- バックプロパゲーション:伝言ゲームにおいて,最後の人か...
- ドープ・ラーニング:いけない情報を使っているので,異様...
- ビープ・ラーニング:学習中にずっとピーと音がする手法
- ロープ・ラーニング:古代アンデスで用いられていたという...
- カープ・ラーニング:鯉の脳に電極を差し,並列に接続して...
- シープ・ラーニング:モデルパラメータを羊の数で記述する...
- キープ・ラーニング:いつまでも学習中の機械学習手法.
- ドロップアウト:訓練中に中間層をランダムに削除すること...
- アレキライ合成:コレスキー分解で得た因子を合成すること
** 確率分布 [#k93a0950]
- 正起分布:挫折したあとに,立ち直れる確率を示す分布
- 耐数正起分布:あらゆる困難があっても挫折から立ち直れる...
- 切断正起分布:過去の一切を断ち切られても立ち直れる確率...
- 一応分布:とりあえず何も分からないときに全ての可能性が...
- フカイ二乗分布:大人の深い事情により,たいして違わない...
- スチューデントがt分布:卒論・修論から学生がtoubouする確...
- 指数(ゆびかず)型分布族:たかだか指であらわせる数を扱う...
- 多幸分布:多くの幸せに囲まれている人が,今日はその中の...
- 不の二幸分布(略称 不幸分布):ある試行で幸せになる確率...
- 極地分布:人生最大級のピンチが今後10年にやってくる危険...
- アーメン分布:腹痛でトイレの空きをまっているときに、神...
- ベタ分布:ひねり(skewness)がゼロである分布の総称
- ガマン分布:挫折事象への抵抗力の分布.正起分布における...
- コーシー分布:期待値が存在せず,ものごとに何も期待でき...
- 次善分布:本当は違う分布の方が理屈的にはいいのだけど,...
** 確率過程 [#wab924f3]
- 雲隠れMarkovモデル:遷移しているうちに,心にすきま風が...
- 懐石料理過程:中華料理店過程で \(\alpha\) が∞の場合に相...
- pithole-yo過程:中華料理店過程と似ているが,ワナに落ち...
- heart breaking process:心が無限に砕けてゆく確率過程....
- 確率固てぇ:確率過程があまりに理解困難で,攻略できない...
** モデル [#ja53cd50]
- n-グラム
-- ユニグラム:1g(質量の単位)のこと
-- バイグラム:2g(質量の単位)のこと
-- トライグラム:仏の顔も三度まで
- hiden layer:ディープニューラルネットには多くの隠れ層が...
** その他 [#n6d8624c]
- Я:ロシアで新たに開発された統計用言語.KGB謹製のライブ...
- ピッグデータ:アングリーバードのゲームプレイおよびプレ...
- 今年のIBISは怖くない:周辺領域の研究者に例年の[[IBIS]]...
- パターン認識と機械学習の学習:2015年に出版された「パタ...
- 得意値分解:簡単にできるとこだけ処理して,他のデータは...
- 変数革命:独立変数と従属変数の役割を入れ替えること
- 蛭ベルト空間:蛭がまとわりつく空間
- 第1種誤り確立:誤用が定着してしまった誤りのこと.例とし...
- 第2種誤り確立:よく知られているミスと分かっていながらも...
- コルト・パイソン:COLTにてPythonで計算した結果を発表す...
- ベッカムの剃刀:イギリスのサッカー選手デイビッド・ベッ...
- データマイニング:すでに蓄積されている大量のデータ中に...
- 次元の呪い:嫁空間の次元が増えるのに対して指数関数的に...
- 生息化:すでに終わったと思われた研究分野が息を吹き返す...
- データ・サイエンティスト:多くの謎を解き明かすが,その...
- データ・サディスト:パラメータを少しずつきつくしながら...
* 番外 [#b4362b07]
** Wesnoth マルチプレイヤーシナリオ「データサイエンス大陸...
データサイエンス大陸は五つの大国が支配しており,各国は大...
- 神聖統計神官領:かつて理論的統計帝国であったこの国は,...
- ニューラルネット帝国:新たに深層学習要塞を建設し,アン...
- ベイジアン自由都市同盟:二つの大河を結ぶ交易と,マルコ...
- 連合カーネリアン王国:伝説の聖剣コンベックスカリバーを...
- ルールベース共和国連邦:三つの共和国による連邦.ランダ...
インストールの詳細は [[Data Science Land (Multiplayer sce...
** 機械学習戦隊:クラシファイジャー [#wccdd1e0]
- SVMレッド:「機械学習を知らない人でも知っている」ほどの...
- ノンパラベイズブルー:生成モデルのホープで,エレガント...
- 決定木イエロー:古風で質実剛健.ランダムフォレストなど...
- ロジスティックピンク:ユーティリティプレイヤー.シグモ...
- ニューラルネットグリーン:ラスボス『ザ・ビッグデータ』...
** 対戦カードゲーム『機械学習王』 [#l067b47a]
- 攻撃アルゴリズム:2クラスの分類問題を解く学習アルゴリズ...
- 守備データ:2クラスのデータ集合.守備データをランダムに...
- プレイヤー:フィールドにモンスターカードがない場合にの...
- デッキ:40枚,同じカードは3枚まで.手札はなくデッキから...
- フィールド:10枚まで出せる.モンスターは最大5枚まで.
- 墓地:破壊されたモンスターカードや,使用後のマジック・...
*** モンスターカード [#r4fdd614]
攻撃アルゴリズムと守備データを装備,レベルによって召喚に...
*** 魔法カード [#g5c33129]
攻撃時やモンスターカードに装備して使う
- 低次元の争い:フィールド,次元増加トラップを無効化
- ブースター:装備,攻撃アルゴリズムを用いたブースティン...
- 運命の天秤:通常,不均衡データ対策で,少数派データをオ...
- あまい見通し:通常,攻撃時に相手の防御しきい値を5%下げる
- 福袋:装備,攻撃アルゴリズムを使ったバギングで攻撃する
- 匠の技:超パラメータを交差確認で調整する
- デスマーチ:通常,規定CPU時間の制限がなくなるが,過労に...
- バックアップ:通常,墓地から任意のカードを1枚デッキに戻す
- マルチコア:通常,通常の攻撃に加え,生け贄1枚につき同じ...
*** 罠カード [#m077ffc5]
攻撃されたときなど,決められた条件で発動
- 次元の呪い:守備データに10次元分のランダムな特徴を加える
- 厳しい決断:防御しきい値を5%増やす
- 節電モード:規定CPU時間が半分になる
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* 朱鷺の社 (ibis shrine) [#zfcaacca]
朱鷺の杜Wikiの一意な神さまである朱鷺神さまをお祀りする神...
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//CENTER:COLOR(#00AA00){SIZE(18){みなさん,いろいろ機械学...
//CENTER:COLOR(#00AA00){なお,朱鷺神さまのお気に召さなか...
//毎年,朱鷺の杜Wikiの誕生日 10/5 には,あなたにもいろい...
//奉納すると,[[絶滅危惧種>朱鷺の杜Wiki]]になれるという御...
> -- 神主
//* 今年の奉納品 [#o92b833e]
* 奉納品 [#e356fcc7]
** 定理 [#ee781f75]
- 米酢の定理:「こめずのていり」と読むと,朱鷺神さまの祟...
** アルゴリズム・手法 [#n380a43e]
- 魔神ラーニング:最強の機械学習アルゴリズム.しかし,宇...
- パブロフ連鎖モンテカルロ:条件反射で行動する人たちの連...
- 蝉-supervised lerning:教師信号を人間ではなく,蝉が与え...
- SMアルゴリズム:SステップとMステップを交互に繰り返すア...
- バックプロパゲーション:伝言ゲームにおいて,最後の人か...
- ドープ・ラーニング:いけない情報を使っているので,異様...
- ビープ・ラーニング:学習中にずっとピーと音がする手法
- ロープ・ラーニング:古代アンデスで用いられていたという...
- カープ・ラーニング:鯉の脳に電極を差し,並列に接続して...
- シープ・ラーニング:モデルパラメータを羊の数で記述する...
- キープ・ラーニング:いつまでも学習中の機械学習手法.
- ドロップアウト:訓練中に中間層をランダムに削除すること...
- アレキライ合成:コレスキー分解で得た因子を合成すること
** 確率分布 [#k93a0950]
- 正起分布:挫折したあとに,立ち直れる確率を示す分布
- 耐数正起分布:あらゆる困難があっても挫折から立ち直れる...
- 切断正起分布:過去の一切を断ち切られても立ち直れる確率...
- 一応分布:とりあえず何も分からないときに全ての可能性が...
- フカイ二乗分布:大人の深い事情により,たいして違わない...
- スチューデントがt分布:卒論・修論から学生がtoubouする確...
- 指数(ゆびかず)型分布族:たかだか指であらわせる数を扱う...
- 多幸分布:多くの幸せに囲まれている人が,今日はその中の...
- 不の二幸分布(略称 不幸分布):ある試行で幸せになる確率...
- 極地分布:人生最大級のピンチが今後10年にやってくる危険...
- アーメン分布:腹痛でトイレの空きをまっているときに、神...
- ベタ分布:ひねり(skewness)がゼロである分布の総称
- ガマン分布:挫折事象への抵抗力の分布.正起分布における...
- コーシー分布:期待値が存在せず,ものごとに何も期待でき...
- 次善分布:本当は違う分布の方が理屈的にはいいのだけど,...
** 確率過程 [#wab924f3]
- 雲隠れMarkovモデル:遷移しているうちに,心にすきま風が...
- 懐石料理過程:中華料理店過程で \(\alpha\) が∞の場合に相...
- pithole-yo過程:中華料理店過程と似ているが,ワナに落ち...
- heart breaking process:心が無限に砕けてゆく確率過程....
- 確率固てぇ:確率過程があまりに理解困難で,攻略できない...
** モデル [#ja53cd50]
- n-グラム
-- ユニグラム:1g(質量の単位)のこと
-- バイグラム:2g(質量の単位)のこと
-- トライグラム:仏の顔も三度まで
- hiden layer:ディープニューラルネットには多くの隠れ層が...
** その他 [#n6d8624c]
- Я:ロシアで新たに開発された統計用言語.KGB謹製のライブ...
- ピッグデータ:アングリーバードのゲームプレイおよびプレ...
- 今年のIBISは怖くない:周辺領域の研究者に例年の[[IBIS]]...
- パターン認識と機械学習の学習:2015年に出版された「パタ...
- 得意値分解:簡単にできるとこだけ処理して,他のデータは...
- 変数革命:独立変数と従属変数の役割を入れ替えること
- 蛭ベルト空間:蛭がまとわりつく空間
- 第1種誤り確立:誤用が定着してしまった誤りのこと.例とし...
- 第2種誤り確立:よく知られているミスと分かっていながらも...
- コルト・パイソン:COLTにてPythonで計算した結果を発表す...
- ベッカムの剃刀:イギリスのサッカー選手デイビッド・ベッ...
- データマイニング:すでに蓄積されている大量のデータ中に...
- 次元の呪い:嫁空間の次元が増えるのに対して指数関数的に...
- 生息化:すでに終わったと思われた研究分野が息を吹き返す...
- データ・サイエンティスト:多くの謎を解き明かすが,その...
- データ・サディスト:パラメータを少しずつきつくしながら...
* 番外 [#b4362b07]
** Wesnoth マルチプレイヤーシナリオ「データサイエンス大陸...
データサイエンス大陸は五つの大国が支配しており,各国は大...
- 神聖統計神官領:かつて理論的統計帝国であったこの国は,...
- ニューラルネット帝国:新たに深層学習要塞を建設し,アン...
- ベイジアン自由都市同盟:二つの大河を結ぶ交易と,マルコ...
- 連合カーネリアン王国:伝説の聖剣コンベックスカリバーを...
- ルールベース共和国連邦:三つの共和国による連邦.ランダ...
インストールの詳細は [[Data Science Land (Multiplayer sce...
** 機械学習戦隊:クラシファイジャー [#wccdd1e0]
- SVMレッド:「機械学習を知らない人でも知っている」ほどの...
- ノンパラベイズブルー:生成モデルのホープで,エレガント...
- 決定木イエロー:古風で質実剛健.ランダムフォレストなど...
- ロジスティックピンク:ユーティリティプレイヤー.シグモ...
- ニューラルネットグリーン:ラスボス『ザ・ビッグデータ』...
** 対戦カードゲーム『機械学習王』 [#l067b47a]
- 攻撃アルゴリズム:2クラスの分類問題を解く学習アルゴリズ...
- 守備データ:2クラスのデータ集合.守備データをランダムに...
- プレイヤー:フィールドにモンスターカードがない場合にの...
- デッキ:40枚,同じカードは3枚まで.手札はなくデッキから...
- フィールド:10枚まで出せる.モンスターは最大5枚まで.
- 墓地:破壊されたモンスターカードや,使用後のマジック・...
*** モンスターカード [#r4fdd614]
攻撃アルゴリズムと守備データを装備,レベルによって召喚に...
*** 魔法カード [#g5c33129]
攻撃時やモンスターカードに装備して使う
- 低次元の争い:フィールド,次元増加トラップを無効化
- ブースター:装備,攻撃アルゴリズムを用いたブースティン...
- 運命の天秤:通常,不均衡データ対策で,少数派データをオ...
- あまい見通し:通常,攻撃時に相手の防御しきい値を5%下げる
- 福袋:装備,攻撃アルゴリズムを使ったバギングで攻撃する
- 匠の技:超パラメータを交差確認で調整する
- デスマーチ:通常,規定CPU時間の制限がなくなるが,過労に...
- バックアップ:通常,墓地から任意のカードを1枚デッキに戻す
- マルチコア:通常,通常の攻撃に加え,生け贄1枚につき同じ...
*** 罠カード [#m077ffc5]
攻撃されたときなど,決められた条件で発動
- 次元の呪い:守備データに10次元分のランダムな特徴を加える
- 厳しい決断:防御しきい値を5%増やす
- 節電モード:規定CPU時間が半分になる
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