Translation of "model validation" to Japanese language:
Dictionary English-Japanese
Examples (External sources, not reviewed)
| Validation | 検証 |
| So when theta with the model selection problem like this is, instead of using the test set to select the model, we're instead going to use validation set or the cross validation set to select the model. | シータは テストセットを使ってモデルを選ぶ代わりに バリデーションセットを |
| Remote Validation | リモート検証 |
| Local Validation | ローカル検証 |
| Validation Report | 検証レポートValidation status |
| Internal Validation | 組み込み検証 |
| Validation Options | 検証オプション |
| XML Validation | XML 検証Comment |
| Again, validation. | ここにあるちっぽけなものよりも もっと大きいんだ とアピールできます |
| Accessibility validation level | アクセシビリティの検証レベル |
| Script Validation Failed | スクリプトの検証に失敗しました |
| Online Certificate Validation | 証明書のオンライン検証 |
| So, that was model selection and how you can take your data and split it into a train validation and test set, and use your cross validation data to select model and evaluate it on the test set. | どのようにデータを トレーニング バリデーション テストセットに 分割するか |
| cross validation, and I am going to abbreviate cross validation as CV. | そしてクロスバリデーションをCVと略す たまにバリデーションセットと呼ばれる事もある |
| Sometimes it's also called the validation set, instead of cross validation set. | クロスバリデーションセットの代わりに そして最後の部分を |
| Let's take a look at the next step in searching for a business model, and that's customer validation. | 顧客実証です この段階ではすでに |
| CSS and HTML validation tools | CSS と HTML を検証しますName |
| Validation for a cell failed | Name |
| I'm going to abbreviate cross validation | そしてこのデータの |
| So I can look at my first model, my second model, fits with these different values of the regularization parameter and evaluate them on my cross validation set basically measure the average squared error of each of these parameter vectors theta on my cross validation set. | 二番目のモデルを見て これら異なる正規化パラメータの値に対し フィッティングして |
| So, now that we have defined the training validation or cross validation and test sets, we can also define the training error, cross validation error, and test error. | そしてテストセットを 定義したので トレーニング誤差 |
| Next, let's look at the cross validation error. | そちらも似たような結果となるだろう |
| Model | モデル camera lens |
| Model | RGB モデル |
| Model | モデル |
| Model | モデル |
| So I'll compare model one to model three and I'll compare model two to model three. | これが最初のモデルからの出力で 予測変数に |
| Enable spell checking for validation of the OCR result | OCR 結果の検証のためにスペルチェックを有効にする |
| XiCV, YiCV to denote the i cross validation example. | 示すのに使っていく そして最後に |
| Printer model | プリンタのモデル |
| Printer Model | プリンタのモデル |
| Atom Model | 原子模型 |
| Camera Model | カメラのモデル |
| UML Model | UML モデル |
| Printer model | プリンタモデル |
| Printer Model | プリンタの機種 |
| Color Model | カラーモデル |
| Unspecified Model | 指定されないモデル |
| You model. | モデルだ |
| Model, huh? | モデルでしょ |
| First model walks, second model duplicates, then elaborates. | 片方が踊ったら それを真似する それで付け足していくんだ |
| We won't be doing well on the cross validation set. | 他方 ここ 左の方では これは高分散のレジームで |
| That's a monolingual model rather than a bilingual model. | すべての可能な分類 翻訳 並び替えを通して 探索します |
| This model is nested within the more complex model. | だからこの直接モデル比較が出来る そしてこのモデルが |
| Eventually, the new model will replace the old model. | 新しいモデルが古いモデルに取って代わります 強い感情がモデルを作ることがあります |
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