A.  サポート ベクター マシン (回帰)

B.  ワンクラス サポート ベクター マシン

C.  一般化線形モデル (分類)

D.  一般化線形モデル (回帰)

E.  ニューラル ネットワーク (回帰)

F.  明示的セマンティック分析

A.  個人用テンプレート

B.  公開テンプレート

C.  テンプレートの例

D.  共有テンプレート

E.  カスタム テンプレート

A.  ハイパーパラメータ調整

B.  機種選択

C.  アルゴリズムの選択

D.  機能選択

E.  アダプティブ サンプリング

A.  連続体に沿って数値を予測します。

B.  学習プロセスを導くために、既知の結果が必要です。

C.  ケースをターゲット カテゴリに割り当てます。

D.  教師なし学習を使用してルールを抽出します。

A.  開発者

B.  ビューアー

C.  ゲスト

D.  マネージャー

E.  管理者