DIMENSIONALITY - 日本語 への翻訳

• 次元

英語 での Dimensionality の使用例とその 日本語 への翻訳

The basic pipeline is to feed in a high-dimensional dataset(or a series of high-dimensional datasets) and, in a single function call, reduce the dimensionality of the dataset(s) and create a plot.
基本的なパイプラインは、高次元のデータセット（または一連の高次元のデータセット）を送り、単一の関数呼び出しで、データセットの次元を減らしてプロットを作成することです。

To improve classifier performance, you can also try using techniques like principal component analysis for reducing the dimensionality of the data used for neural network training.
分類器の性能を向上させるために、主成分分析などの手法を使用して、ニューラルネットワークの学習に使用されるデータの次元を減らすこともできます。

Similarly to other factorial analysis methods, PCAmix aims to reduce data dimensionality as well as to identify nearness between variables but also proximity between the observations.
他の因子分析法と同様、PCAmixはデータの次元を削減することと、変数間の近さ、およびオブザベーション間の近接を識別することを目的とする。

T-distributed stochastic neighbor embedding(t-SNE) is a machine learning algorithm for dimensionality reduction developed by Geoffrey Hinton and Laurens van der Maaten.
T分布型確率的近傍埋め込み法T-distributedStochasticNeighborEmbedding,t-SNE）は、LaurensvanderMaatenとジェフリー・ヒントンにより開発された可視化のための機械学習アルゴリズムである。

Going through two updates in the 1990s, the"Bun Halves" logo of 1998 incorporated an encompassing blue ring and added dimensionality to the one still used by the brand today.
年代の2つのアップデートを経て、1998年の「BunHalves」ロゴは、現在のブランドで使用されているブルーリングを取り入れ、次元を加えました。

Adsorption potentials and film growths of helium on nanometer scale pores Controlling the dimensionality by using helium film adsorbed on nanometer scale pores Influence of the dimensionality of 4He films on superfluidity Research Plan at GCOE I am investigating following experimental researches about"quantum fluids and solids.
ナノスケール細孔へのヘリウムの吸着特性ナノスケール細孔を用いたヘリウム薄膜系の次元性の制御4He吸着薄膜系の次元性と超流動GCOEでの研究計画量子液体、量子固体の系を舞台に以下のような実験研究を行っています。

F-Secure have been utilizing machine learning algorithms to solve classification, clustering, dimensionality reduction, and regression problems for over a decade, and nowadays, many of us use data science techniques in our everyday work.
エフセキュアでは、10年以上に渡り機械学習アルゴリズムを駆使して、分類、クラスタリング、次元削減、回帰分析に関する問題を解決してきました。そして今日、多くの当社メンバーが、日常業務でデータサイエンス技術を利用しています。

Understanding Dimensionality Reduction.
次元削減の理解。

Dimensionality reduction using SVD.
SVDを使った次元削減。

Dimensionality Reduction and Attack.
次元と攻撃。

See curse of dimensionality.
Curseofdimensionality次元の呪い。

It is called Dimensionality Reduction.
次元削減と呼ばれています。

D= 2 dimensionality of data.
D=2データの次元。

Fourth line: Dimensionality of the dataset.
行目:データの次元。

Or is it an issue of dimensionality?
あるいは次元の問題なのか。

The dimensionality of D makes it compatible with montage.
Dの次元により、montageに対応できます。

Where d is the dimensionality of the space.
Dは空間の次元である。

Example: usage in visualizing combining with dimensionality reduction methods.
例：次元削減法と組み合わせた可視化における利用。

God is not limited to the dimensionality of this world.
神は、この次元の時間に制約されません。

How does it compare to other dimensionality reduction methods?
次元削減の他の手法PCAなどとはどう違うの？