PCWindows 11最新版 完全攻略 Windows 11の大型アップデート「24H2」、Copilotだけじゃない追加機能 2024.12.17
過剰適合 - Wikipedia
英語版記事を日本語へ機械翻訳したバージョン（Google翻訳）。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。 翻訳後、{{翻訳告知|en|Overfitting|…}}をノートに追加することもできます。 Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の手順・指針についての説明がありま
計算機科学を初めよう！ - 横転プログラミング
計算機科学を少しずつ勉強しています。今まで、何も考えずに、遊びで言語を実装したり、オペレーションシステムの簡単なものを実装したりということはやっていましたが、体系的に物事を理解するのもいいですよね。 まず最初に、どういった分野があるのかということを俯瞰的に知ることが大切です。私は、最近発行された東京大学の理学部情報科学科学科紹介がいいなと思いました。分野ごとの説明だけでなく、第一人者の教授によるイントロダクション・計算機に関する現在・未来が経験者の話を交えて紹介されていて、楽しかったです。東大生っていいな・すごいな。 http://www.is.s.u-tokyo.ac.jp/pamph/ 次に教科書を調べましょう。自力で学ぶ場合は id:taorleo さんの「Leo's Chronicle: ぜひ押さえておきたいコンピューターサイエンスの教科書」が参考になりそうです。 http://l
Cosine similarity - Wikipedia
In data analysis, cosine similarity is a measure of similarity between two non-zero vectors defined in an inner product space. Cosine similarity is the cosine of the angle between the vectors; that is, it is the dot product of the vectors divided by the product of their lengths. It follows that the cosine similarity does not depend on the magnitudes of the vectors, but only on their angle. The cos
tf-idf - Wikipedia
情報検索の分野において、tf–idf (または、 TF*IDF、TFIDF、TF–IDF、Tf–idf)は、term frequency–inverse document frequencyの略であり、コーパスや収集された文書群において、ある単語がいかに重要なのかを反映させることを意図した統計量（数値）である[1]。また、tf-idfは情報検索や、テキストマイニング、ユーザーモデリング（英語版）における重み係数（英語版）にもよく用いられる。ある単語のtf-idfの値は文書内におけるその単語の出現回数に比例して増加し、また、その単語を含むコーパス内の文書数によってその増加が相殺される。この性質は、一般にいくつかの単語はより出現しやすいという事実をうまく調整することに役立っている。今日、tf-idfはもっとも有名な語の重みづけ(term-weighting)手法である。2015年に行われた研究
Locality-sensitive hashing - Wikipedia
In computer science, locality-sensitive hashing (LSH) is a fuzzy hashing technique that hashes similar input items into the same "buckets" with high probability.[1] (The number of buckets is much smaller than the universe of possible input items.)[1] Since similar items end up in the same buckets, this technique can be used for data clustering and nearest neighbor search. It differs from conventio
Slope One - Wikipedia
Slope One is a family of algorithms used for collaborative filtering, introduced in a 2005 paper by Daniel Lemire and Anna Maclachlan.[1] Arguably, it is the simplest form of non-trivial item-based collaborative filtering based on ratings. Their simplicity makes it especially easy to implement them efficiently while their accuracy is often on par with more complicated and computationally expensive
key-valueストアの基礎知識
首藤 一幸 Last-updated: January 5, 2010 注: このページの文章は Software Design 誌 2010年 2月号に掲載された以下の記事の元原稿です。 Software Design 誌編集部の了承の元に、本ウェブページに掲載しております。 首藤一幸: "key-valueストアの基礎知識", Software Design 2010年 2月号, p.14-21, (株)技術評論社, 2010年 1月 18日 クラウド、特にPaaS向けのソフトウェア開発が現実のものとなり、 そこではリレーショナルデータベースとは違ったデータベースが 勢いを増しています。 その代表であるkey-valueストアを解説します。 もくじ key-valueストアとは なぜkey-valueストアか key-valueストアの使いどころ key-valueストアとNoSQLの
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