機器學習專業英語單詞

阿新 • • 發佈：2019-02-09

[1 ] intensity 強度
[2 ] Regression 迴歸
[3 ] Loss function 損失函式
[4 ] non-convex 非凸函式
[5 ] neural network 神經網路
[ ] supervised learning 監督學習
[ ] regression problem 迴歸問題處理的是連續的問題
[ ] classification problem 分類問題處理的問題是離散的而不是連續的
迴歸問題和分類問題的區別應該在於迴歸問題的結果是連續的，分類問題的結果是離散的。
[ ] discreet value 離散值

[ ] support vector machines 支援向量機,用來處理分類演算法中輸入的維度不單一的情況（甚至輸入維度為無窮）
[ ] learning theory 學習理論
[ ] learning algorithms 學習演算法
[ ] unsupervised learning 無監督學習
[ ] gradient descent 梯度下降
[ ] linear regression 線性迴歸
[ ] Neural Network 神經網路
[ ] gradient descent 梯度下降監督學習的一種演算法，用來擬合的演算法
[ ] normal equations

[ ] linear algebra 線性代數原諒我英語不太好
[ ] superscript上標
[ ] exponentiation 指數
[ ] training set 訓練集合
[ ] training example 訓練樣本
[ ] hypothesis 假設，用來表示學習演算法的輸出，叫我們不要太糾結H的意思，因為這只是歷史的慣例
[ ] LMS algorithm “least mean squares” 最小二乘法演算法
[ ] batch gradient descent 批量梯度下降，因為每次都會計算最小擬合的方差，所以運算慢
[ ] constantly gradient descent 字幕組翻譯成“隨機梯度下降” 我怎麼覺得是“常量梯度下降”也就是梯度下降的運算次數不變，一般比批量梯度下降速度快，但是通常不是那麼準確

[ ] iterative algorithm 迭代演算法
[ ] partial derivative 偏導數
[ ] contour 等高線
[ ] quadratic function 二元函式
[ ] locally weighted regression區域性加權迴歸
[ ] underfitting欠擬合
[ ] overfitting 過擬合
[ ] non-parametric learning algorithms 無引數學習演算法
[ ] parametric learning algorithm 引數學習演算法
[ ] other
[ ] activation 啟用值
[ ] activation function 啟用函式
[ ] additive noise 加性噪聲
[ ] autoencoder 自編碼器
[ ] Autoencoders 自編碼演算法
[ ] average firing rate 平均啟用率
[ ] average sum-of-squares error 均方差
[ ] backpropagation 後向傳播
[ ] basis 基
[ ] basis feature vectors 特徵基向量
[50 ] batch gradient ascent 批量梯度上升法
[ ] Bayesian regularization method 貝葉斯規則化方法
[ ] Bernoulli random variable 伯努利隨機變數
[ ] bias term 偏置項
[ ] binary classfication 二元分類
[ ] class labels 型別標記
[ ] concatenation 級聯
[ ] conjugate gradient 共軛梯度
[ ] contiguous groups 聯通區域
[ ] convex optimization software 凸優化軟體
[ ] convolution 卷積
[ ] cost function 代價函式
[ ] covariance matrix 協方差矩陣
[ ] DC component 直流分量
[ ] decorrelation 去相關
[ ] degeneracy 退化
[ ] demensionality reduction 降維
[ ] derivative 導函式
[ ] diagonal 對角線
[ ] diffusion of gradients 梯度的彌散
[ ] eigenvalue 特徵值
[ ] eigenvector 特徵向量
[ ] error term 殘差
[ ] feature matrix 特徵矩陣
[ ] feature standardization 特徵標準化
[ ] feedforward architectures 前饋結構演算法
[ ] feedforward neural network 前饋神經網路
[ ] feedforward pass 前饋傳導
[ ] fine-tuned 微調
[ ] first-order feature 一階特徵
[ ] forward pass 前向傳導
[ ] forward propagation 前向傳播
[ ] Gaussian prior 高斯先驗概率
[ ] generative model 生成模型
[ ] gradient descent 梯度下降
[ ] Greedy layer-wise training 逐層貪婪訓練方法
[ ] grouping matrix 分組矩陣
[ ] Hadamard product 阿達馬乘積
[ ] Hessian matrix Hessian 矩陣
[ ] hidden layer 隱含層
[ ] hidden units 隱藏神經元
[ ] Hierarchical grouping 層次型分組
[ ] higher-order features 更高階特徵
[ ] highly non-convex optimization problem 高度非凸的優化問題
[ ] histogram 直方圖
[ ] hyperbolic tangent 雙曲正切函式
[ ] hypothesis 估值，假設
[ ] identity activation function 恆等激勵函式
[ ] IID 獨立同分布
[ ] illumination 照明
[100 ] inactive 抑制
[ ] independent component analysis 獨立成份分析
[ ] input domains 輸入域
[ ] input layer 輸入層
[ ] intensity 亮度/灰度
[ ] intercept term 截距
[ ] KL divergence 相對熵
[ ] KL divergence KL分散度
[ ] k-Means K-均值
[ ] learning rate 學習速率
[ ] least squares 最小二乘法
[ ] linear correspondence 線性響應
[ ] linear superposition 線性疊加
[ ] line-search algorithm 線搜尋演算法
[ ] local mean subtraction 區域性均值消減
[ ] local optima 區域性最優解
[ ] logistic regression 邏輯迴歸
[ ] loss function 損失函式
[ ] low-pass filtering 低通濾波
[ ] magnitude 幅值
[ ] MAP 極大後驗估計
[ ] maximum likelihood estimation 極大似然估計
[ ] mean 平均值
[ ] MFCC Mel 倒頻係數
[ ] multi-class classification 多元分類
[ ] neural networks 神經網路
[ ] neuron 神經元
[ ] Newton’s method 牛頓法
[ ] non-convex function 非凸函式
[ ] non-linear feature 非線性特徵
[ ] norm 正規化
[ ] norm bounded 有界範數
[ ] norm constrained 範數約束
[ ] normalization 歸一化
[ ] numerical roundoff errors 數值舍入誤差
[ ] numerically checking 數值檢驗
[ ] numerically reliable 數值計算上穩定
[ ] object detection 物體檢測
[ ] objective function 目標函式
[ ] off-by-one error 缺位錯誤
[ ] orthogonalization 正交化
[ ] output layer 輸出層
[ ] overall cost function 總體代價函式
[ ] over-complete basis 超完備基
[ ] over-fitting 過擬合
[ ] parts of objects 目標的部件
[ ] part-whole decompostion 部分-整體分解
[ ] PCA 主元分析
[ ] penalty term 懲罰因子
[ ] per-example mean subtraction 逐樣本均值消減
[150 ] pooling 池化
[ ] pretrain 預訓練
[ ] principal components analysis 主成份分析
[ ] quadratic constraints 二次約束
[ ] RBMs 受限Boltzman機
[ ] reconstruction based models 基於重構的模型
[ ] reconstruction cost 重建代價
[ ] reconstruction term 重構項
[ ] redundant 冗餘
[ ] reflection matrix 反射矩陣
[ ] regularization 正則化
[ ] regularization term 正則化項
[ ] rescaling 縮放
[ ] robust 魯棒性
[ ] run 行程
[ ] second-order feature 二階特徵
[ ] sigmoid activation function S型激勵函式
[ ] significant digits 有效數字
[ ] singular value 奇異值
[ ] singular vector 奇異向量
[ ] smoothed L1 penalty 平滑的L1範數懲罰
[ ] Smoothed topographic L1 sparsity penalty 平滑地形L1稀疏懲罰函式
[ ] smoothing 平滑
[ ] Softmax Regresson Softmax迴歸
[ ] sorted in decreasing order 降序排列
[ ] source features 源特徵
[ ] sparse autoencoder 消減歸一化
[ ] Sparsity 稀疏性
[ ] sparsity parameter 稀疏性引數
[ ] sparsity penalty 稀疏懲罰
[ ] square function 平方函式
[ ] squared-error 方差
[ ] stationary 平穩性（不變性）
[ ] stationary stochastic process 平穩隨機過程
[ ] step-size 步長值
[ ] supervised learning 監督學習
[ ] symmetric positive semi-definite matrix 對稱半正定矩陣
[ ] symmetry breaking 對稱失效
[ ] tanh function 雙曲正切函式
[ ] the average activation 平均活躍度
[ ] the derivative checking method 梯度驗證方法
[ ] the empirical distribution 經驗分佈函式
[ ] the energy function 能量函式
[ ] the Lagrange dual 拉格朗日對偶函式
[ ] the log likelihood 對數似然函式
[ ] the pixel intensity value 畫素灰度值
[ ] the rate of convergence 收斂速度
[ ] topographic cost term 拓撲代價項
[ ] topographic ordered 拓撲秩序
[ ] transformation 變換
[200 ] translation invariant 平移不變性
[ ] trivial answer 平凡解
[ ] under-complete basis 不完備基
[ ] unrolling 組合擴充套件
[ ] unsupervised learning 無監督學習
[ ] variance 方差
[ ] vecotrized implementation 向量化實現
[ ] vectorization 向量化
[ ] visual cortex 視覺皮層
[ ] weight decay 權重衰減
[ ] weighted average 加權平均值
[ ] whitening 白化
[ ] zero-mean 均值為零
[ ] Letter A
[ ] Accumulated error backpropagation 累積誤差逆傳播
[ ] Activation Function 啟用函式
[ ] Adaptive Resonance Theory/ART 自適應諧振理論
[ ] Addictive model 加性學習
[ ] Adversarial Networks 對抗網路
[ ] Affine Layer 仿射層
[ ] Affinity matrix 親和矩陣
[ ] Agent 代理 / 智慧體
[ ] Algorithm 演算法
[ ] Alpha-beta pruning α-β剪枝
[ ] Anomaly detection 異常檢測
[ ] Approximation 近似
[ ] Area Under ROC Curve／AUC Roc 曲線下面積
[ ] Artificial General Intelligence/AGI 通用人工智慧
[ ] Artificial Intelligence/AI 人工智慧
[ ] Association analysis 關聯分析
[ ] Attention mechanism 注意力機制
[ ] Attribute conditional independence assumption 屬性條件獨立性假設
[ ] Attribute space 屬性空間
[ ] Attribute value 屬性值
[ ] Autoencoder 自編碼器
[ ] Automatic speech recognition 自動語音識別
[ ] Automatic summarization 自動摘要
[ ] Average gradient 平均梯度
[ ] Average-Pooling 平均池化
[ ] Letter B
[ ] Backpropagation Through Time 通過時間的反向傳播
[ ] Backpropagation/BP 反向傳播
[ ] Base learner 基學習器
[ ] Base learning algorithm 基學習演算法
[ ] Batch Normalization/BN 批量歸一化
[ ] Bayes decision rule 貝葉斯判定準則
[250 ] Bayes Model Averaging／BMA 貝葉斯模型平均
[ ] Bayes optimal classifier 貝葉斯最優分類器
[ ] Bayesian decision theory 貝葉斯決策論
[ ] Bayesian network 貝葉斯網路
[ ] Between-class scatter matrix 類間散度矩陣
[ ] Bias 偏置 / 偏差
[ ] Bias-variance decomposition 偏差-方差分解
[ ] Bias-Variance Dilemma 偏差 – 方差困境
[ ] Bi-directional Long-Short Term Memory/Bi-LSTM 雙向長短期記憶
[ ] Binary classification 二分類
[ ] Binomial test 二項檢驗
[ ] Bi-partition 二分法
[ ] Boltzmann machine 玻爾茲曼機
[ ] Bootstrap sampling 自助取樣法／可重複取樣／有放回取樣
[ ] Bootstrapping 自助法
[ ] Break-Event Point／BEP 平衡點
[ ] Letter C
[ ] Calibration 校準
[ ] Cascade-Correlation 級聯相關
[ ] Categorical attribute 離散屬性
[ ] Class-conditional probability 類條件概率
[ ] Classification and regression tree/CART 分類與迴歸樹
[ ] Classifier 分類器
[ ] Class-imbalance 類別不平衡
[ ] Closed -form 閉式
[ ] Cluster 簇/類/叢集
[ ] Cluster analysis 聚類分析
[ ] Clustering 聚類
[ ] Clustering ensemble 聚類整合
[ ] Co-adapting 共適應
[ ] Coding matrix 編碼矩陣
[ ] COLT 國際學習理論會議
[ ] Committee-based learning 基於委員會的學習
[ ] Competitive learning 競爭型學習
[ ] Component learner 元件學習器
[ ] Comprehensibility 可解釋性
[ ] Computation Cost 計算成本
[ ] Computational Linguistics 計算語言學
[ ] Computer vision 計算機視覺
[ ] Concept drift 概念漂移
[ ] Concept Learning System /CLS 概念學習系統
[ ] Conditional entropy 條件熵
[ ] Conditional mutual information 條件互資訊
[ ] Conditional Probability Table／CPT 條件概率表
[ ] Conditional random field/CRF 條件隨機場
[ ] Conditional risk 條件風險
[ ] Confidence 置信度
[ ] Confusion matrix 混淆矩陣
[300 ] Connection weight 連線權
[ ] Connectionism 連結主義
[ ] Consistency 一致性／相合性
[ ] Contingency table 列聯表
[ ] Continuous attribute 連續屬性
[ ] Convergence 收斂
[ ] Conversational agent 會話智慧體
[ ] Convex quadratic programming 凸二次規劃
[ ] Convexity 凸性
[ ] Convolutional neural network/CNN 卷積神經網路
[ ] Co-occurrence 同現
[ ] Correlation coefficient 相關係數
[ ] Cosine similarity 餘弦相似度
[ ] Cost curve 成本曲線
[ ] Cost Function 成本函式
[ ] Cost matrix 成本矩陣
[ ] Cost-sensitive 成本敏感
[ ] Cross entropy 交叉熵
[ ] Cross validation 交叉驗證
[ ] Crowdsourcing 眾包
[ ] Curse of dimensionality 維數災難
[ ] Cut point 截斷點
[ ] Cutting plane algorithm 割平面法
[ ] Letter D
[ ] Data mining 資料探勘
[ ] Data set 資料集
[ ] Decision Boundary 決策邊界
[ ] Decision stump 決策樹樁
[ ] Decision tree 決策樹／判定樹
[ ] Deduction 演繹
[ ] Deep Belief Network 深度信念網路
[ ] Deep Convolutional Generative Adversarial Network/DCGAN 深度卷積生成對抗網路
[ ] Deep learning 深度學習
[ ] Deep neural network/DNN 深度神經網路
[ ] Deep Q-Learning 深度 Q 學習
[ ] Deep Q-Network 深度 Q 網路
[ ] Density estimation 密度估計
[ ] Density-based clustering 密度聚類
[ ] Differentiable neural computer 可微分神經計算機
[ ] Dimensionality reduction algorithm 降維演算法
[ ] Directed edge 有向邊
[ ] Disagreement measure 不合度量
[ ] Discriminative model 判別模型
[ ] Discriminator 判別器
[ ] Distance measure 距離度量
[ ] Distance metric learning 距離度量學習
[ ] Distribution 分佈
[ ] Divergence 散度
[350 ] Diversity measure 多樣性度量／差異性度量
[ ] Domain adaption 領域自適應
[ ] Downsampling 下采樣
[ ] D-separation （Directed separation）有向分離
[ ] Dual problem 對偶問題
[ ] Dummy node 啞結點
[ ] Dynamic Fusion 動態融合
[ ] Dynamic programming 動態規劃
[ ] Letter E
[ ] Eigenvalue decomposition 特徵值分解
[ ] Embedding 嵌入
[ ] Emotional analysis 情緒分析
[ ] Empirical conditional entropy 經驗條件熵
[ ] Empirical entropy 經驗熵
[ ] Empirical error 經驗誤差
[ ] Empirical risk 經驗風險
[ ] End-to-End 端到端
[ ] Energy-based model 基於能量的模型
[ ] Ensemble learning 整合學習
[ ] Ensemble pruning 整合修剪
[ ] Error Correcting Output Codes／ECOC 糾錯輸出碼
[ ] Error rate 錯誤率
[ ] Error-ambiguity decomposition 誤差-分歧分解
[ ] Euclidean distance 歐氏距離
[ ] Evolutionary computation 演化計算
[ ] Expectation-Maximization 期望最大化
[ ] Expected loss 期望損失
[ ] Exploding Gradient Problem 梯度爆炸問題
[ ] Exponential loss function 指數損失函式
[ ] Extreme Learning Machine/ELM 超限學習機
[ ] Letter F
[ ] Factorization 因子分解
[ ] False negative 假負類
[ ] False positive 假正類
[ ] False Positive Rate/FPR 假正例率
[ ] Feature engineering 特徵工程
[ ] Feature selection 特徵選擇
[ ] Feature vector 特徵向量
[ ] Featured Learning 特徵學習
[ ] Feedforward Neural Networks/FNN 前饋神經網路
[ ] Fine-tuning 微調
[ ] Flipping output 翻轉法
[ ] Fluctuation 震盪
[ ] Forward stagewise algorithm 前向分步演算法
[ ] Frequentist 頻率主義學派
[ ] Full-rank matrix 滿秩矩陣
[400 ] Functional neuron 功能神經元
[ ] Letter G
[ ] Gain ratio 增益率
[ ] Game theory 博弈論
[ ] Gaussian kernel function 高斯核函式
[ ] Gaussian Mixture Model 高斯混合模型
[ ] General Problem Solving 通用問題求解
[ ] Generalization 泛化
[ ] Generalization error 泛化誤差
[ ] Generalization error bound 泛化誤差上界
[ ] Generalized Lagrange function 廣義拉格朗日函式
[ ] Generalized linear model 廣義線性模型
[ ] Generalized Rayleigh quotient 廣義瑞利商
[ ] Generative Adversarial Networks/GAN 生成對抗網路
[ ] Generative Model 生成模型
[ ] Generator 生成器
[ ] Genetic Algorithm/GA 遺傳演算法
[ ] Gibbs sampling 吉布斯取樣
[ ] Gini index 基尼指數
[ ] Global minimum 全域性最小
[ ] Global Optimization 全域性優化
[ ] Gradient boosting 梯度提升
[ ] Gradient Descent 梯度下降
[ ] Graph theory 圖論
[ ] Ground-truth 真相／真實
[ ] Letter H
[ ] Hard margin 硬間隔
[ ] Hard voting 硬投票
[ ] Harmonic mean 調和平均
[ ] Hesse matrix 海塞矩陣
[ ] Hidden dynamic model 隱動態模型
[ ] Hidden layer 隱藏層
[ ] Hidden Markov Model/HMM 隱馬爾可夫模型
[ ] Hierarchical clustering 層次聚類
[ ] Hilbert space 希爾伯特空間
[ ] Hinge loss function 合頁損失函式
[ ] Hold-out 留出法
[ ] Homogeneous 同質
[ ] Hybrid computing 混合計算
[ ] Hyperparameter 超引數
[ ] Hypothesis 假設
[ ] Hypothesis test 假設驗證
[ ] Letter I
[ ] ICML 國際機器學習會議
[450 ] Improved iterative scaling/IIS 改進的迭代尺度法
[ ] Incremental learning 增量學習
[ ] Independent and identically distributed/i.i.d. 獨立同分布
[ ] Independent Component Analysis/ICA 獨立成分分析
[ ] Indicator function 指示函式
[ ] Individual learner 個體學習器
[ ] Induction 歸納
[ ] Inductive bias 歸納偏好
[ ] Inductive learning 歸納學習
[ ] Inductive Logic Programming／ILP 歸納邏輯程式設計
[ ] Information entropy 資訊熵
[ ] Information gain 資訊增益
[ ] Input layer 輸入層
[ ] Insensitive loss 不敏感損失
[ ] Inter-cluster similarity 簇間相似度
[ ] International Conference for Machine Learning/ICML 國際機器學習大會
[ ] Intra-cluster similarity 簇內相似度
[ ] Intrinsic value 固有值
[ ] Isometric Mapping/Isomap 等度量對映
[ ] Isotonic regression 等分迴歸
[ ] Iterative Dichotomiser 迭代二分器
[ ] Letter K
[ ] Kernel method 核方法
[ ] Kernel trick 核技巧
[ ] Kernelized Linear Discriminant Analysis／KLDA 核線性判別分析
[ ] K-fold cross validation k 折交叉驗證／k 倍交叉驗證
[ ] K-Means Clustering K – 均值聚類
[ ] K-Nearest Neighbours Algorithm/KNN K近鄰演算法
[ ] Knowledge base 知識庫
[ ] Knowledge Representation 知識表徵
[ ] Letter L
[ ] Label space 標記空間
[ ] Lagrange duality 拉格朗日對偶性
[ ] Lagrange multiplier 拉格朗日乘子
[ ] Laplace smoothing 拉普拉斯平滑
[ ] Laplacian correction 拉普拉斯修正
[ ] Latent Dirichlet Allocation 隱狄利克雷分佈
[ ] Latent semantic analysis 潛在語義分析
[ ] Latent variable 隱變數
[ ] Lazy learning 懶惰學習
[ ] Learner 學習器
[ ] Learning by analogy 類比學習
[ ] Learning rate 學習率
[ ] Learning Vector Quantization/LVQ 學習向量量化
[ ] Least squares regression tree 最小二乘迴歸樹
[ ] Leave-One-Out/LOO 留一法
[500 ] linear chain conditional random field 線性鏈條件隨機場
[ ] Linear Discriminant Analysis／LDA 線性判別分析
[ ] Linear model 線性模型
[ ] Linear Regression 線性迴歸
[ ] Link function 聯絡函式
[ ] Local Markov property 區域性馬爾可夫性
[ ] Local minimum 區域性最小
[ ] Log likelihood 對數似然
[ ] Log odds／logit 對數機率
[ ] Logistic Regression Logistic 迴歸
[ ] Log-likelihood 對數似然
[ ] Log-linear regression 對數線性迴歸
[ ] Long-Short Term Memory/LSTM 長短期記憶
[ ] Loss function 損失函式
[ ] Letter M
[ ] Machine translation/MT 機器翻譯
[ ] Macron-P 巨集查準率
[ ] Macron-R 巨集查全率
[ ] Majority voting 絕對多數投票法
[ ] Manifold assumption 流形假設
[ ] Manifold learning 流形學習
[ ] Margin theory 間隔理論
[ ] Marginal distribution 邊際分佈
[ ] Marginal independence 邊際獨立性
[ ] Marginalization 邊際化
[ ] Markov Chain Monte Carlo/MCMC 馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法
[ ] Markov Random Field 馬爾可夫隨機場
[ ] Maximal clique 最大團
[ ] Maximum Likelihood Estimation/MLE 極大似然估計／極大似然法
[ ] Maximum margin 最大間隔
[ ] Maximum weighted spanning tree 最大帶權生成樹
[ ] Max-Pooling 最大池化
[ ] Mean squared error 均方誤差
[ ] Meta-learner 元學習器
[ ] Metric learning 度量學習
[ ] Micro-P 微查準率
[ ] Micro-R 微查全率
[ ] Minimal Description Length/MDL 最小描述長度
[ ] Minimax game 極小極大博弈
[ ] Misclassification cost 誤分類成本
[ ] Mixture of experts 混合專家
[ ] Momentum 動量
[ ] Moral graph 道德圖／端正圖
[ ] Multi-class classification 多分類
[ ] Multi-document summarization 多文件摘要
[ ] Multi-layer feedforward neural networks 多層前饋神經網路
[ ] Multilayer Perceptron/MLP 多層感知器
[ ] Multimodal learning 多模態學習
[550 ] Multiple Dimensional Scaling 多維縮放
[ ] Multiple linear regression 多元線性迴歸
[ ] Multi-response Linear Regression ／MLR 多響應線性迴歸
[ ] Mutual information 互資訊
[ ] Letter N
[ ] Naive bayes 樸素貝葉斯
[ ] Naive Bayes Classifier 樸素貝葉斯分類器
[ ] Named entity recognition 命名實體識別
[ ] Nash equilibrium 納什均衡
[ ] Natural language generation/NLG 自然語言生成
[ ] Natural language processing 自然語言處理
[ ] Negative class 負類
[ ] Negative correlation 負相關法
[ ] Negative Log Likelihood 負對數似然
[ ] Neighbourhood Component Analysis/NCA 近鄰成分分析
[ ] Neural Machine Translation 神經機器翻譯
[ ] Neural Turing Machine 神經圖靈機
[ ] Newton method 牛頓法
[ ] NIPS 國際神經資訊處理系統會議
[ ] No Free Lunch Theorem／NFL 沒有免費的午餐定理
[ ] Noise-contrastive estimation 噪音對比估計
[ ] Nominal attribute 列名屬性
[ ] Non-convex optimization 非凸優化
[ ] Nonlinear model 非線性模型
[ ] Non-metric distance 非度量距離
[ ] Non-negative matrix factorization 非負矩陣分解
[ ] Non-ordinal attribute 無序屬性
[ ] Non-Saturating Game 非飽和博弈
[ ] Norm 範數
[ ] Normalization 歸一化
[ ] Nuclear norm 核範數
[ ] Numerical attribute 數值屬性
[ ] Letter O
[ ] Objective function 目標函式
[ ] Oblique decision tree 斜決策樹
[ ] Occam’s razor 奧卡姆剃刀
[ ] Odds 機率
[ ] Off-Policy 離策略
[ ] One shot learning 一次性學習
[ ] One-Dependent Estimator／ODE 獨依賴估計
[ ] On-Policy 在策略
[ ] Ordinal attribute 有序屬性
[ ] Out-of-bag estimate 包外估計
[ ] Output layer 輸出層
[ ] Output smearing 輸出調製法
[ ] Overfitting 過擬合／過配
[600 ] Oversampling 過取樣
[ ] Letter P
[ ] Paired t-test 成對 t 檢驗
[ ] Pairwise 成對型
[ ] Pairwise Markov property 成對馬爾可夫性
[ ] Parameter 引數
[ ] Parameter estimation 引數估計
[ ] Parameter tuning 調參
[ ] Parse tree 解析樹
[ ] Particle Swarm Optimization/PSO 粒子群優化演算法
[ ] Part-of-speech tagging 詞性標註
[ ] Perceptron 感知機
[ ] Performance measure 效能度量
[ ] Plug and Play Generative Network 即插即用生成網路
[ ] Plurality voting 相對多數投票法
[ ] Polarity detection 極性檢測
[ ] Polynomial kernel function 多項式核函式
[ ] Pooling 池化
[ ] Positive class 正類
[ ] Positive definite matrix 正定矩陣
[ ] Post-hoc test 後續檢驗
[ ] Post-pruning 後剪枝
[ ] potential function 勢函式
[ ] Precision 查準率／準確率
[ ] Prepruning 預剪枝
[ ] Principal component analysis/PCA 主成分分析
[ ] Principle of multiple explanations 多釋原則
[ ] Prior 先驗
[ ] Probability Graphical Model 概率圖模型
[ ] Proximal Gradient Descent/PGD 近端梯度下降
[ ] Pruning 剪枝
[ ] Pseudo-label 偽標記
[ ] Letter Q
[ ] Quantized Neural Network 量子化神經網路
[ ] Quantum computer 量子計算機
[ ] Quantum Computing 量子計算
[ ] Quasi Newton method 擬牛頓法
[ ] Letter R
[ ] Radial Basis Function／RBF 徑向基函式
[ ] Random Forest Algorithm 隨機森林演算法
[ ] Random walk 隨機漫步
[ ] Recall 查全率／召回率
[ ] Receiver Operating Characteristic/ROC 受試者工作特徵
[ ] Rectified Linear Unit/ReLU 線性修正單元
[650 ] Recurrent Neural Network 迴圈神經網路
[ ] Recursive neural network 遞迴神經網路
[ ] Reference model 參考模型
[ ] Regression 迴歸
[ ] Regularization 正則化
[ ] Reinforcement learning/RL 強化學習
[ ] Representation learning 表徵學習
[ ] Representer theorem 表示定理
[ ] reproducing kernel Hilbert space/RKHS 再生核希爾伯特空間
[ ] Re-sampling 重取樣法
[ ] Rescaling 再縮放
[ ] Residual Mapping 殘差對映
[ ] Residual Network 殘差網路
[ ] Restricted Boltzmann Machine/RBM 受限玻爾茲曼機
[ ] Restricted Isometry Property/RIP 限定等距性
[ ] Re-weighting 重賦權法
[ ] Robustness 穩健性/魯棒性
[ ] Root node 根結點
[ ] Rule Engine 規則引擎
[ ] Rule learning 規則學習
[ ] Letter S
[ ] Saddle point 鞍點
[ ] Sample space 樣本空間
[ ] Sampling 取樣
[ ] Score function 評分函式
[ ] Self-Driving 自動駕駛
[ ] Self-Organizing Map／SOM 自組織對映
[ ] Semi-naive Bayes classifiers 半樸素貝葉斯分類器
[ ] Semi-Supervised Learning 半監督學習
[ ] semi-Supervised Support Vector Machine 半監督支援向量機
[ ] Sentiment analysis 情感分析
[ ] Separating hyperplane 分離超平面
[ ] Sigmoid function Sigmoid 函式
[ ] Similarity measure 相似度度量
[ ] Simulated annealing 模擬退火
[ ] Simultaneous localization and mapping 同步定位與地圖構建
[ ] Singular Value Decomposition 奇異值分解
[ ] Slack variables 鬆弛變數
[ ] Smoothing 平滑
[ ] Soft margin 軟間隔
[ ] Soft margin maximization 軟間隔最大化
[ ] Soft voting 軟投票
[ ] Sparse representation 稀疏表徵
[ ] Sparsity 稀疏性
[ ] Specialization 特化
[ ] Spectral Clustering 譜聚類
[ ] Speech Recognition 語音識別
[ ] Splitting variable 切分變數
[700 ] Squashing function 擠壓函式
[ ] Stability-plasticity dilemma 可塑性-穩定性困境
[ ] Statistical learning 統計學習
[ ] Status feature function 狀態特徵函
[ ] Stochastic gradient descent 隨機梯度下降
[ ] Stratified sampling 分層取樣
[ ] Structural risk 結構風險
[ ] Structural risk minimization/SRM 結構風險最小化
[ ] Subspace 子空間
[ ] Supervised learning 監督學習／有導師學習
[ ] support vector expansion 支援向量展式
[ ] Support Vector Machine/SVM 支援向量機
[ ] Surrogat loss 替代損失
[ ] Surrogate function 替代函式
[ ] Symbolic learning 符號學習
[ ] Symbolism 符號主義
[ ] Synset 同義詞集
[ ] Letter T
[ ] T-Distribution Stochastic Neighbour Embedding/t-SNE T – 分佈隨機近鄰嵌入
[ ] Tensor 張量
[ ] Tensor Processing Units/TPU 張量處理單元
[ ] The least square method 最小二乘法
[ ] Threshold 閾值
[ ] Threshold logic unit 閾值邏輯單元
[ ] Threshold-moving 閾值移動
[ ] Time Step 時間步驟
[ ] Tokenization 標記化
[ ] Training error 訓練誤差
[ ] Training instance 訓練示例／訓練例
[ ] Transductive learning 直推學習
[ ] Transfer learning 遷移學習
[ ] Treebank 樹庫
[ ] Tria-by-error 試錯法
[ ] True negative 真負類
[ ] True positive 真正類
[ ] True Positive Rate/TPR 真正例率
[ ] Turing Machine 圖靈機
[ ] Twice-learning 二次學習
[ ] Letter U
[ ] Underfitting 欠擬合／欠配
[ ] Undersampling 欠取樣
[ ] Understandability 可理解性
[ ] Unequal cost 非均等代價
[ ] Unit-step function 單位階躍函式
[ ] Univariate decision tree 單變數決策樹
[ ] Unsupervised learning 無監督學習／無導師學習
[ ] Unsupervised layer-wise training 無監督逐層訓練
[ ] Upsampling 上取樣
[ ] Letter V
[ ] Vanishing Gradient Problem 梯度消失問題
[ ] Variational inference 變分推斷
[ ] VC Theory VC維理論
[ ] Version space 版本空間
[ ] Viterbi algorithm 維特比演算法
[760 ] Von Neumann architecture 馮 · 諾伊曼架構
[ ] Letter W
[ ] Wasserstein GAN/WGAN Wasserstein生成對抗網路
[ ] Weak learner 弱學習器
[ ] Weight 權重
[ ] Weight sharing 權共享
[ ] Weighted voting 加權投票法
[ ] Within-class scatter matrix 類內散度矩陣
[ ] Word embedding 詞嵌入
[ ] Word sense disambiguation 詞義消歧
[ ] Letter Z
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機器學習專業英語單詞

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機器學習專業術語

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機器學習專業名詞中英文對照

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機器學習：單詞拼寫糾正器python實現

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英語單詞學習方法

一從詞根、前後綴拆分詞，然後用思維導圖建立聯絡二從字面意、引申意，語境意進行詞意延伸。三從美劇增加學習英語的興趣，注意方法，第一遍可以聽翻譯，第二遍就要聽英文，多聽，然後優化思維導圖。前後綴： -or/-er:名字字尾，人或物 -ness:名詞字尾 -ity:名詞

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