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Decision tree learningとは 意味・読み方・使い方
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ウィキペディア英語版での「Decision tree learning」の意味 |
Decision tree learning
出典:『Wikipedia』 (2011/06/15 21:44 UTC 版)
「Decision tree learning」の部分一致の例文検索結果
該当件数 : 13件
To provide a learning machine with high learning efficiency even for a program which is difficult to learn by decision tree learning in a machine for learning based on an example.例文帳に追加
例に基づき学習する機械において、決定木学習で学習困難な問題に対しても学習効率の高い学習機械を提供する。 - 特許庁
To provide a decision tree generating method for sorting learning data having continuous numerical attributes by a decision tree based on data distribution characteristics in order to simplify the decision or change of the model structure and a model structure generating device by the decision tree generating method.例文帳に追加
モデル構造の決定や変更を容易にするため、連続数値属性にある学習データをデータ分布特徴に基づいて決定木により分類する決定木生成方法及びこの決定木生成方法によるモデル構造生成装置を提供する。 - 特許庁
A C4.5 decision tree learning means 12-3 performs C4.5 determined tree learning by using the attribute value and correct answer value, and creates a production rule, and acquires estimation accuracy for each production rule.例文帳に追加
Ｃ４．５決定木学習手段１２−３は、属性値及び正解値を用いてＣ４．５決定木学習を行い、プロダクションルールを生成し、プロダクションルール毎の予測精度を求める。 - 特許庁
Next, a set of restrictions on the learning algorithm used to grow a decision tree in a decision-tree Bayesian network can be derived by use of the refined complete-table DAG.例文帳に追加
次に、精緻化された完全テーブルＤＡＧを利用して、決定木ベイズネットワーク内の決定木を成長させるのに利用される学習アルゴリズムの制約のセットを導出することができる。 - 特許庁
Inputting the teacher information into a decision tree learning algorithm makes the algorithm learn a criterion of the information leakage file to derive a decision tree for information leakage file determination.例文帳に追加
次に、教師情報を決定木学習アルゴリズムに入力することによって情報漏えいファイルの判定ルールを学習させ、情報漏えいファイル判定用決定木を導出する。 - 特許庁
To provide a system and a method for promoting the learning of a Bayesian network having a decision tree by way of learning using a learning algorithm a Bayesian network having a complete table.例文帳に追加
学習アルゴリズムを利用して完全テーブルを有するベイズネットワークを学習することを介して、決定木を有するベイズネットワークの学習を促進するシステムおよび方法を提供する。 - 特許庁
Various probabilistic methods such as a naive Bayes method, a decision tree method, a neural network method, and a maximum entropy method are employed with the machine learning-based learning approach.例文帳に追加
ナイーブベイズ法、決定木法、ニューラルネットワーク法、および最大エントロピー法のようなさまざまな確率論的方法が、機械学習による方法で使用可能である。 - 特許庁
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「Decision tree learning」の部分一致の例文検索結果
該当件数 : 13件
Time change of the F0 tilt in a syllable is modeled, by learning a decision tree for each region into which the syllable is suitably and equally divided.例文帳に追加
音節内のＦ０傾きの時間変化は、音節内を適宜等分して各領域ごとに決定木を学習してモデル化する。 - 特許庁
A decision tree learning unit 3 calculates an evaluation value on the basis of an impurity degree indicating lowness of the classification accuracy to the learning data and an inverse number of the calculation costs of the feature amount, and creates the decision tree by searching an internal node and the feature amount, in which the evaluation value becomes maximum.例文帳に追加
決定木学習部３は、学習データに対する分類精度の低さを示す不純度と、特徴量の計算コストの逆数とに基づいて評価値を算出し、評価値が最大となる内部ノード及び特徴量を探索することにより、決定木を生成する。 - 特許庁
A data classification unit 5 inputs the data to be classified, performs the branching by calculating the feature amount for each root node and internal node by using the decision tree created by the decision tree learning unit 3 and outputs a category indicated by a reached leaf node as a classification result.例文帳に追加
データ分類部５は、分類対象のデータを入力し、決定木学習部３により生成された決定木を用いて、根ノード及び内部ノード毎に特徴量を計算して分岐を行い、到達した葉ノードが示すカテゴリを分類結果として出力する。 - 特許庁
The server 6 recognizes the event by using the decision tree when the sensor data is acquired from the sensor nodes 1-1 to 1-3 which have detected an event in an operation after the learning.例文帳に追加
サーバ６は、学習後の動作において事象を検出したセンサノード１−１〜１−３からセンサデータが得られたときに、決定木を用いて事象を認識する。 - 特許庁
In the 'learning' mode, the system operates on many input sources to generate a decision tree and uses this in the 'execution/run time' mode to return the prediction of reading with respect to an inputted Japanese sentence including Japanese ideographs.例文帳に追加
「学習」モードでは、読み方予測システムは、多数の入力ソース上で動作し、判断ツリーを生成し、これを「実行／ランタイム」モードにおいて用いて、日本語の表意文字を含む入力日本語文章に対する読み方の予測を返す。 - 特許庁
Evaluation data showing whether the TDMT and EBMT are suitable for the translation of the input data, and the sentence structure score and DP distance computed in the step S20, are used to generate a selector for selecting the translation system suitable for the translation of the input data by a decision tree learning method (step S30).例文帳に追加
入力データの翻訳にＴＤＭＴ，ＥＢＭＴが適しているか否かを示す評価データと、ステップＳ２０において演算した構文スコアおよびＤＰ距離とを用いて決定木学習法により入力データの翻訳に適した翻訳システムを選択するための選択器を生成する（ステップＳ３０）。 - 特許庁
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