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作島
専門用語†
- word enbedding
- 単語を単語の基礎となる意味を含むベクトルに変換すること
- Word2Vecなどでベクトル表現して，特定の単語を超えて一般化することが可能
- 離散的なオブジェクト(単語)を連続値のベクトルにマッピングすること
- gold standard
- 評価の精度が高いものとして広く容認された手法のこと
- 新しい評価方法などを提案する際に，これと比較・検証する
- token
- 長いデータを最小の構成単位に分解したものや，何かの証や印になるようなデータや装置、器具などのことを指す
- lookup
- 目的の情報やデータを探し出すという意味合い
- 辞書のように異なる種類のデータが相互に対応付けられているようなデータ構造の中で検索を行い，一致した項目に対応付けられたデータを引き出してくる，という処理や動作を意味する
- hyperparameters
- 機械学習を行う際に，人間があらかじめ設定しておくパラメータのこと，
ニューラルネットワークの層の数や，ユニットの数など．
- generalization - 汎化-
- 機械学習の分野では，既知のパターンから特定の分類に共通する性質や法則性，規則性などを抽出して，未知のパターンの認識や分類に応用できる形にまとめること．
- より一般性を高めて有用性をあげる行程ってイメージ．
モデル†
- Random Forest(ランダムフォレスト)
- 決定木をたくさん集めたもの
- 分類木 - 分類を行いたい場合に用いる．
- 回帰木 - 数値の予測に関する事象を扱う場合に用いる．
- 有意差
- 確かに差があり，それは偶然起こったものではないと言えるかどうかを検討した結果の差．
- Cohen’s Kappa - カッパ係数 -
- 実測値と期待値の一致度をみるもの
- -1 <= k <= 1 の範囲で，k = 1 の時，完全一致
- 分散
- 分散が大きい = データの平均値が信頼できない
- 分散が小さいと，平均値の差が小さくとも有意差がでる．
- 分散が大きいと，平均値の差が大きくとも有意差がでない．
- T検定
- 対応力のあるT検定(同一被験者を対象とし，調べたいことの前後で結果が異なるのか否かを検定する)
- 平均値の差の検定(集団Aと集団Bでは平均値が異なるのか)
- 分散が異なることを仮定したT検定-WelchのT検定
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