Coursera Machine Learning にでた英単語一覧


主にCouseraの [Machine Learning](https://www.coursera.org/learn/machine-learning)で出てきた英単語の一覧をまとめました。

| 用語                                      | 意味         |
|:------------------------------------------|:-------------||
notation<br>             |表記法|
|matrix<br>              |行列|
|Vector<br>               |ベクター|
|scalar multiplication<br>               |スカラー乗法|
|convention<br>               |慣習|
|subtraction <br>               |引き算|
|neat trick<br>               |巧妙な手段|
|iterative<br>               |反復の|
|superscript<br>               |上つきの(X2乗の２の部分)|
|subscript<br>               |添字の|
|denote<br>               |を表示する|
|linear regression<br>               |線形回帰|
|Linear Regression with Multiple Variables, multiple linear regression<br>               |重回帰分析|
|derivertive<br>               |微分,導関数|
|partial derivertive<br>               |偏微分|
|convex function<br>               |凸関数|
|converge<br>               |収束する|
|Octave<br>               |数値解析を目的とした高レベルプログラミング言語|
|suppresses output<br>               |結果を出力しない|
|polynomial regression<br>               |多項回帰|
|plausible<br>               |もっともらしい|
|transpose<br>               |転置|
|numerical linear algebra<br>               |数値線形代数|
|subtract operation<br>               |減算演算
|column vectors<br>               |列ベクトル|
|logistic regression<br>               |ロジスティック回帰|
|discrete value<br>               |離散値|
|binary classification　<br>               |二項分類|
|asymptote <br>               |漸近線|
|decision boundary<br>               |決定境界|
|polynomial <br>               |多項式|
|converge<br>               |~に近く|
|equation<br>               |式|
|superscript<br>               |上付きの|
|Given ~ <br>               |~を考慮に入れると|
|numerical computation<br>               |数値計算|
|overfitting<br>               |過学習|
|regularization <br>               |正則化|
|variance<br>               |分散|
|ameliorate<br>               |〜を改善する|
|plateau<br>               |頭打ちになる|
|variance<br>               |バリアンス|
|diagnose<br>               |~と診断する|
|penalize<br>               |〜を不利にする|
|quadratic<br>               |２次の|
|input layer<br>               |入力層|
|Output layer<br>               |出力層|
|hidden layer<br>               |隠れ層|
|variable<br>               |変数|
|negation<br>               |否定|
|state of the art<br>               |最先端の|
|training error<br>               |モデルを作るのに使ったデータ(訓練データ)に対する誤判別率|
|cross validation<br>               |交差検定。|
|delve<br>               |探索する|
|bias<br>               |モデル精度の悪さ|
|variance<br>               |モデル作成における再現性の悪さ|
|learning curves<br>               |学習曲線|
|plateau<br>               |進捗が止まる|
|deliberate<br>               |~を熟考する|
|stemming<br>               |語幹解釈|
|skewed classes<br>               |偏りのあるクラス|
|threshold<br>               |しきい値|
|robust<br>               |頑丈さ|
|kernel<br>               |元のデータxxを新しい説明変数 (feature) fに変換するための道具|
|outlier<br>               |外れ値|
|SVM<br>               |Suport Vector Machine|
|coherent subset<br>               | まとまりのあるサブセット|
|k-means<br>               |k平均法|
|centroid<br>               |重心|
|projection error<br>               |投影誤差|
|mean normalization<br>               |平均正則化|
|Covariance Matrix<br>               |共分散行列|
|variation<br>               |変化|
|PCA(Principal Component Analysis)<br>               |主成分分析|
|Anomaly Detection<br>               |異常検知|
|anomalous<br>               |異常の|
|Gaussian Distribution<br>               |ガウス分布|