support vector machine
「support vector machine」の発音・読み方
カタカナ読み(目安)サポート ベクター マシーン
「support vector machine」の意味
「support vector machine」の複数形
| 複数形 | support vector machines |
|---|
「support vector machine」のレベル別の例文
- 中学
A support vector machine can sort data into groups.
サポートベクトルマシンはデータをグループに分けられます。
- 高校・英検2級
A support vector machine can identify patterns in complex data.
サポートベクトルマシンは複雑なデータのパターンを特定できます。
- TOEIC・ビジネス
Our research team evaluated a support vector machine for customer-risk assessment.
- 日常会話
What does a support vector machine actually do?
サポートベクトルマシンって、実際には何をするの?
「 support vector machine」のコアイメージ コアイメージ
サポートベクトルマシンは、二つのグループを分けるために境界とその余白(マージン)を重視する分類手法
「support vector machine」のよく使う型
train a support vector machine on AAを使ってサポートベクトルマシンを学習させる
We train a support vector machine on labeled images.
ラベル付き画像を使ってサポートベクトルマシンを学習させます。
use a support vector machine for AAにサポートベクトルマシンを使う
They use a support vector machine for image recognition.
彼らは画像認識にサポートベクトルマシンを使います。
a support vector machine trained to do〜するよう学習させたサポートベクトルマシン
This is a support vector machine trained to detect defects.
これは欠陥を検出するよう学習させたサポートベクトルマシンです。
「support vector machine」とよく一緒に使う語
- linear support vector machine線形サポートベクトルマシン
- nonlinear support vector machine非線形サポートベクトルマシン
- support vector machine classifierサポートベクトルマシン分類器
- support vector machine modelサポートベクトルマシンモデル
- support vector machine algorithmサポートベクトルマシンアルゴリズム
「support vector machine」のよくある間違い
✕ We developed support vector machine.
○ We developed a support vector machine.
可算名詞なので、単数で使うときは通常aが必要です。
✕ a support vectors machine
○ a support vector machine
vectorはmachineを修飾する語で、この複合語では通常、単数形のvectorを使います。
「 support vector machine」の英英 英英
A model that separates data into classes by selecting a boundary that maximizes the margin between class examples; kernel methods allow extension to nonlinear problems.
「 support vector machine」の語源 語源
support vector machineは、'support vector'(境界付近で判定を左右するデータ点)と'machine'(手法)を合わせた名称で、CortesとVapnikらの研究で理論が整備された。
「 support vector machine」のコラム コラム
- 迷惑メール判定のようなクラス分けで頻繁に用いられ、モデルの性能はマージンの大きさとカーネル選択に大きく依存する。