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交互決定ツリー - 基礎と応用 - cover

交互決定ツリー - 基礎と応用

Fouad Sabry

Translator Kei Imano

Publisher: 10億人の知識があります [Japanese]

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Summary

交互デシジョン ツリーとは
 
機械学習によって学習できる分類戦略は、交互デシジョン ツリー (ADTree) として知られています。 これは、デシジョン ツリーの強化と一般化につながり、同時にデシジョン ツリーを一般化します。
 
メリット
 
(I) 以下のトピックに関する洞察と検証 :
 
第 1 章: 交互デシジョン ツリー
 
第 2 章: デシジョン ツリー学習
 
第 3 章: AdaBoost
 
第 4 章: ランダム フォレスト
 
第 5 章: 勾配ブースティング
 
第 6 章: 命題計算
 
第 7 章: サポート ベクター マシン
 
第 8 章: 分析方法 Tableaux
 
第 9 章: ブール充足可能性アルゴリズム ヒューリスティック
 
第 10 章: 乗算重み更新方法
 
(II) 交互デシジョン ツリーに関する一般のよくある質問に回答します。
 
(III) 多くの分野における交互デシジョン ツリーの使用例の実例。
 
(IV) 360 の各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録。
 
本書の対象者
 
専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味愛好家、および以下のような人々 あらゆる種類の交互デシジョン ツリーに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えています。
 
 
Available since: 06/23/2023.
Print length: 205 pages.

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    ミサイルとは
     
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    メリット
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: ミサイル
     
    第 2 章: ロケット推進擲弾
     
    第 3 章: 対戦車誘導ミサイル
     
    第 4 章: 弾道ミサイル
     
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    第 9 章: 空中戦
     
    第 10 章: 遠隔兵器
     
    (II) ミサイルに関する一般のよくある質問への回答。
     
    この本は誰を対象にしていますか
     
    専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類のミサイルに関する基本的な知識や情報を超えたい人。
     
     
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    (I) 以下のトピックに関する洞察と検証 :
     
    第 1 章: クリエイティブ コンピューティング
     
    第 2 章: 文学士
     
    第 3 章: 学士号
     
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    (II ) クリエイティブ コンピューティングに関する一般のよくある質問に回答します。
     
    (III) さまざまな分野でクリエイティブ コンピューティングを使用する実際の例。
     
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    本書の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生 学生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のクリエイティブ コンピューティングに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
     
     
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    話者の認識 - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    話者認識とは
     
    声の特徴に基づく個人の識別は「話者認識」と呼ばれます。 この情報の目的は、「誰が話しているのか?」という質問に対する答えを提供することです。 音声認識と話者認識は両方とも、音声認識のより広い概念に含まれます。 発言者の検証は発言者の特定とは異なり、発言者の認識は発言者の日記作成と同じではありません。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 話者認識
     
    第 2 章: 音声認識
     
    第 3 章: 音声分析
     
    第 4 章: 認証
     
    第 5 章: 自動音声応答
     
    第 6 章: 生体認証
     
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    第 9 章: BioAPI
     
    第 10 章: PerSay
     
    (II) 講演者に関する一般のよくある質問に答える
     
    (III) 多くの分野で話者認識を使用する実際の例。
     
    (IV) 各業界で導入すべき 266 の新技術を簡潔に説明する 17 の付録 話者認識テクノロジーを 360 度完全に理解します。
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味愛好家など。 あらゆる種類の話者認識について、基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
     
     
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