Fugu-MT 論文翻訳(概要): Classic machine learning methods

論文の概要: Classic machine learning methods

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11470v1
Date: Wed, 24 May 2023 13:38:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-23 02:10:13.940205
Title: Classic machine learning methods
Title（参考訳）: 古典的な機械学習手法
Authors: Johann Faouzi and Olivier Colliot
Abstract要約: 章の大部分は、分類と回帰のための教師付き学習技術に費やされている。また、過度に適合する問題とそれを克服する戦略についても述べます。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.085743099113423
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this chapter, we present the main classic machine learning methods. A large part of the chapter is devoted to supervised learning techniques for classification and regression, including nearest-neighbor methods, linear and logistic regressions, support vector machines and tree-based algorithms. We also describe the problem of overfitting as well as strategies to overcome it. We finally provide a brief overview of unsupervised learning methods, namely for clustering and dimensionality reduction.
Abstract（参考訳）: 本章では,古典的機械学習の主な手法を紹介する。章の大部分は、最寄りの方法、線形およびロジスティック回帰、サポートベクターマシンとツリーベースアルゴリズムを含む、分類と回帰に関する教師あり学習技術に費やされている。また、過度に適合する問題とそれを克服する戦略についても述べます。最後に,教師なし学習法の概要,すなわちクラスタリングと次元の削減について述べる。

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