Translation of "job classification" to Japanese language:
Examples (External sources, not reviewed)
| Classification | クラス分け |
| linear regression for classification problems. | ここに もう一つ |
| For classification, we know that | Yが0か1なのはあらかじめ分かっている |
| Earlier, we talked about emails, spam classification as an example of a classification problem. | 分類問題の例だと 言ったと思います 他の例としては オンライの売買を分類する などが考えられる |
| Just generic classification which there are some approaches which can do a good job with, just maybe some assembly of features. | たしかに性能は良いですが 単に特徴量が集まっているだけです それでは不十分なのです 物体の位置を検出して キーポイントの位置を特定したいのです |
| Here are some examples of classification problems. | 以前に メールのスパム分類を |
| Today we'll talk about classification versus regression. | 回帰について説明します 分類では出力結果は二者択一か 決まった種類になります |
| Tagging is a cooperative infrastructure answer to classification. | この講演を去年やっていたとしたら |
| Our example so far was one of classification. | 分類の特徴は 目標のラベルや分類が離散的だという点です |
| Regression problems are fundamentally different from classification problems. | 例えば今まで見てきたベイジアンネットワークでは |
| Let's say we're using the tumor classification example. | 特徴ベクトル X が |
| So, how do we develop a classification algorithm? | ここにあるのは |
| The second type of classification problem we'll consider will be multiclass classification problem where we may have k distinct classes. | マルチクラスの分類問題だ それは K個の異なる分類がある問題 前の例だと |
| We're going to consider two types of classification problems. | 一つ目はバイナリ分類 |
| Now, in 1970s, Bautz and Morgan introduced a different classification. | これは実の所 本質的にはクラスタの性質に基づいた物では無く |
| That we could create a classification of the mental illnesses. | その因果関係を理解することもできました |
| Good job. Good job. | (拍手) |
| But what you find is this is different from classification as before. | これは高価または安価といった 二値の概念とは異なります |
| Job | ジョブ |
| JOB. | 今 主はヨナを飲み込む大きな魚を準備していた |
| Good job, fellas. Good job, Wood. | うまく聞こえたでしょ 聞こえた よくやったよ |
| Good job! Doing a good job! | 来たの |
| I'd get a job. Any job! | 私... |
| Support vector machines are supervised learning models used for classification and regression analysis. | サポートベクターマシンとは 教師あり学習モデルであり 判別分析や回帰分析に用いられる |
| This is from the classification case, except this time the Ys are continuous. | xをyに移す関数を見つけます |
| Here's our linear separation classification function where this is our common linear function. | ここによく知られた線形関数が使われています 繰り返しますがパーセプトロンは データが線形分離可能な場合に限り収束します |
| I'm going to focus on the application of neural networks to classification problems. | 私はフォーカスしたいと 思う 左に描いてあるような |
| We talked about classification and regression and different methods to do supervised learning. | 教師なしパラダイムはあまり広げませんでした |
| Oh really? Okay good job, good job! | ちょうど欲しかったんだ |
| Good job! | お疲れ様でした |
| Good job! | お疲れさまでした |
| Good job! | よくやった |
| Job Identifier | ジョブ ID |
| Job Success | ジョブ成功Comment |
| Job Error | ジョブエラーComment |
| Job Id | ジョブ ID |
| Job Billing | ジョブの経理情報 |
| Job Id | ジョブ ID |
| Job Billing | ジョブの経理情報 |
| Job Options | ジョブのオプション |
| Job offset | ジョブのオフセット |
| Job priority | ジョブの優先度 |
| Job error | ジョブエラーComment |
| Pause job | ジョブを一時停止 |
| Resume job | ジョブを再開 |
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