Translation of "validation value" to Japanese language:
Examples (External sources, not reviewed)
| 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 |
| 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 |
| 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, 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 |
| For some data sets you will really see these poor source of trends and by looking at the plot of the whole or cross validation error, you can either manually, automatically try to select a point that minimizes the cross validation error and select the value of lambda corresponding to low cross validation error. | あまりトレンドらしき物が 分からない事もある 全体やクロスバリデーション誤差の |
| 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 |
| And conversely if d were too high, so if d took on say a value of four, then we're again overfitting and so we end up with a high value for cross validation error. | 例えばdが4の時は ふたたびオーバーフィットしてしまう だから結果としては |
| 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 |
| Is it shareholder value, shareholder value, shareholder value ? | 声が聞こえず姿も見えない人々に対して |
| Whereas in contrast your error on a cross validation set or your cross function like cross validation set, will be much bigger than your training set error. | つまりクロスバリデーションセットに対する コスト関数は トレーニングセットの誤差よりも ずっと大きくなるだろう |
| I'm going to pick the hypothesis with the lowest cross validation error. | 選び出す つまりこの例なら |
| All value is perceived value. | この看板の下はスペイン語表示です |
| And so our training set will now be only, maybe 60 of the data, and our cross validation set or our validation set will have some number of examples. | 今やデータの60 だけに なってしまった そしてクロスバリデーションセットまたは |
| Information Breakpoint validation has caused one or more breakpoints to be re created. | 情報 ブレークポイントの検証が いくつかのブレークポイントを作り直しました |
| The same form and the same validation. You've seen all this code before. | ログインもほぼ同じです |
| Value | 値 0 エラーはなく ファイルアップロードは成功しています |
| Value | 値 3 アップロードされたファイルは一部のみしかアップロードされていません |
| Value | 値 4 ファイルはアップロードされませんでした |
| Value | 値NAME OF TRANSLATORS |
| Value | 値Mebibyte |
| value | 値 |
| Value | 値 |
| Value | 変更を保存 |
| Value | 背景ツール |
| Value | 明度 |
| Value | 明度 |
| VALUE! | VALUE! |
| value | ツバル |
| Value | 値 |
| Where if we have two smaller value of then we may be overfitting the data and so by over fitting the data then it a cross validation error will also be high. | だからデータにオーバーフィットしている 可能性がある だからデータにオーバーフィットしている事により |
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