data regularization
データ正則化
regularization method
正則化手法
regularization term
正則化項
l1 regularization
l1 正則化
regularization effect
正則化効果
regularization parameter
正則化パラメータ
regularization technique
正則化技術
regularization strategy
正則化戦略
regularization approach
正則化アプローチ
regularization model
正則化モデル
regularization is crucial in machine learning to prevent overfitting.
正則化は機械学習において過学習を防ぐために重要です。
the regularization parameter controls the complexity of the model.
正則化パラメータはモデルの複雑さを制御します。
we applied l1 regularization to improve feature selection.
特徴選択を改善するためにl1正則化を適用しました。
regularization techniques can enhance the performance of neural networks.
正則化技術はニューラルネットワークの性能を向上させることができます。
choosing the right regularization method is essential for accurate predictions.
正しい正則化手法を選択することは正確な予測に不可欠です。
regularization helps in dealing with multicollinearity in regression models.
正則化は回帰モデルにおける多重共線性の対処に役立ちます。
incorporating regularization can lead to more robust models.
正則化を組み込むことで、より堅牢なモデルが得られる可能性があります。
regularization methods like ridge and lasso are widely used.
リッジやラッソのような正則化手法は広く使用されています。
we observed improved accuracy after applying regularization techniques.
正則化技術を適用した後、精度が向上したことを観察しました。
regularization is a key concept in statistical learning theory.
正則化は統計的学習理論における重要な概念です。
よく検索される語彙を調べる
もっと効率的に語彙を学びたいですか？DictoGoアプリをダウンロードして、さらに多くの語彙暗記や復習機能をお楽しみください！
DictoGoを今すぐダウンロード