Translation of "validation test plan" to Japanese language:


  Dictionary English-Japanese

Plan - translation : Test - translation : Validation - translation : Validation test plan - translation :

  Examples (External sources, not reviewed)

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
Validation
検証
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
And similarly, I'm then also going to define the cross validation set error when the test set error, as before to be the average sum of squared errors on the cross validation and the test sets.
クロスバリデーションセット誤差とテストセット誤差も 以前と同様に定義する つまり クロスバリデーションセットとテストセットの
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
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
CSS and HTML validation tools
CSS と HTML を検証しますName
Validation for a cell failed
Name
Test are just the average squared error, or one half of the average squared error on my training validation and test sets without the extra regularization chart.
平均 じゃなくて トレーニングセットとバリデーションセットと テストセットの誤差の二乗の平均で
I'm going to abbreviate cross validation
そしてこのデータの
Test test.
テスト テスト
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
Excellent plan, Lister. Excellent plan. Brilliant plan.
実にすばらしい プランじゃないか
And I can't design that, I can't plan that, and I can't even test that.
テストさえもできません しかし これは分かりきった評価です
Just select the training error, except measure it on the cross validation data set, and here's my test set error, same as before.
クロスバリデーションの データセット対して測った という所だけが違う そしてこれがテストセット誤差 これは以前と同様
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
Mic test, mic test.
吉森 あ あ マイ クテス ト マイ クテス トー
Excellent plan! Brilliant plan, Lister!
成功する計画に違いない
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
Plan
Plan
Plan
PlanGenericName
Plan
計画
learning algorithm and it is not performing as well as your are hoping, so your cross validation set error or your test set error is high.
パフォーマンスが出ていないとする つまり クロスバリデーションセット誤差とテストセット誤差が高い どうやったら
Test
テストName
Test
テストComment
Test...
テスト...
Test
CTestComment
Test
テスト
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
The first is test, re test.
二番目はパラレルテストを使う事です 三番目は 実際にはこれが
Now that we're armed with the notion of training and validation in test sets, we can understand the concepts of bias and variance a little bit better.
考え方で武装したので バイアスと分散の概念を もうちょっと良く理解出来る
Often that matter, if we look at the test set error we'll get a pretty similar result as if we were to plot the cross validation error.
まるでクロスバリデーション誤差を プロットしたかのように もしd 1なら とても簡単な関数に フィッティングする事になるので
So plan B, always a plan B.
戦闘機だと射出座席があります
I have a plan... a final plan.
作戦があります これが最後です

 

Related searches : Validation Plan - Test Validation - Validation Test - Test Plan - Validation Master Plan - Design Validation Test - Test And Validation - Inspection Test Plan - Acceptance Test Plan - Prepare A Test Plan - For Validation - Validation Procedure - Input Validation