Translation of "product 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 |
| 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 |
| Product | プロダクト |
| Product | プロダクト |
| Product | PRODUCT |
| We're going to consider two types of classification problems. | 一つ目はバイナリ分類 |
| Product ID | プロダクト ID |
| Scalar product | スカラー積 |
| Product Identifier | 製品の識別子 |
| Select Product | プロダクトを選択 |
| Product ID | 製品 ID |
| Product ID | 製品 ID |
| 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 |
| Totally New Product | 新商品Comment |
| It's about how do you create a new product or develop a new product or manufacture a new product, but not a new product itself? | 開発方法 製造方法に 関する革新であって 新たな製品自体ではないんです 何百人もの若者が コールセンターの仕事を夢見るのは |
| Gross National Product is not the same as Net National Product. | 国民総生産と国民純生産とは同じでない |
| 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 |
| That's the dot product. | 力とこの極小の変位のドット積です |
| Amazon.com for product placement. | この中から当てはまるものをすべて選んでください |
| It's a pharmaceutical product. | 皆さんはサプライチェーンを介した製品が病院につく時 |
| My product is negative. | ここから 片方が正で もう片方が負である事が |
| It's a waste product. | これらはこの機械にかけられて |
| Do I have a product made out of bits that is is it virtual or is my product a physical product. | これは今すぐ簡単に選べるでしょう |
| 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 |
| The product of these two is 4 minus the product of these two. | つまり4 0で答えは4です |
| Coffee is Brazil's main product. | コーヒーはブラジルの主要産物である |
| Barley is our main product. | 大麦は我国の主産物である |
| The ICC profile product name | ICC プロファイルの製品名 |
| The ICC profile product description | ICC プロファイルの製品説明 |
| Here's a great reflective product. | ハマーを持つ人は言っています いろんな車に乗ってきて |
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