感謝東吳巨量資料學院的胡學長，貢獻了大數據英文用語的part 2囉！
這次胡學長focus在「機器學習篇」，以及介紹三個因為機器學習出現而發展非常快速的領域，分別是「文字」、「影像」和「音訊」。
大家不用覺得機器學習離我們很遙遠，像是youtube的推薦系統、google翻譯以及siri的背後通通都是使用機器學習的演算法哦！而且其實概念並不難，有興趣的孩子可以多探究！
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🤖 胡哥+俐媽英文教室—機器學習篇 machine learning：
1️⃣ <機器學習四大類別>
* supervised learning 監督式學習
* semi-supervised learning 半監督式學習
* unsupervised learning 非監督式學習
* reinforcement learning 強化學習
2️⃣ <常見用語>
* cluster 分群
* classification 分類
* regression 迴歸
* model 模型
* parameter 參數
* predict 預測
* accuracy 準確率
* overfitting 過度擬合
* feature 特徵欄位
* label 目標欄位
* training data 訓練資料
* testing data 測試資料
* validation data 驗證資料
* standardization 資料標準化
* feature extraction 特徵提取
* dimension reduction 資料降維
3️⃣ <文字分析>
* text mining 文字探勘
* natural language process 自然語言處理
* text categorization 文本分類
* information retrieval 資訊檢索
* word segmentation 自動分詞
* machine translation 機器翻譯
* topic modeling 主題式分析
* sentiment analysis 文字情緒分析
* part of speech 文字詞性分析
* word embedding 詞向量轉換
4️⃣ <影像辨識>
* computer vision 電腦視覺
* image recognition 影像辨識
* image segmentation 影像切割
* image annotation 影像標注
* object detection 物件偵測
* face detection 人臉辨識
5️⃣ <音訊辨識>
* speech recognition 語音辨識
* signal extraction 訊號處理
* noise reduction 雜訊處理
* acoustic model 聲學模型
* time domain 時域
* frequency domain 頻域
* Fourier transform 傅立葉轉換
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真是隔行如隔山，有你們提供其他專業領域英文，大家都彼此受惠!
感謝胡哥🙏🏼～
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reduction演算法 在 [理工] 演算法-NP的reduce問題- 看板Grad-ProbAsk - 批踢踢 ... 的推薦與評價
NP的reduce不是指當A可以reduce到B
即表示A可能是比B簡單的
即簡單reduce到難的問題上
但為啥圖一中
答案是D
Y為NP-Hard卻可reduce到X為NP-Complete中?
而圖二中
Y為NP時reduce到X為NPC上就是一個正確敘述
感覺有點矛盾
請各位大大幫忙指點了
如果有好的例題
來搭配解說reduce行為就更好了:D
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.160.109.35
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Grad-ProbAsk/M.1450606101.A.0D2.html
就算NPC reduce 後是NP-H，那也還在正確範圍內
但後來想想會不會是因為嚴謹度，畢竟NP和NP-H交集起來條件比較嚴謹
比起NP交集NPC有更高的嚴謹度的感覺 (個人覺得 )
但還是不覺得圖一B有錯XD
※ 編輯: iam30719 (61.230.226.171), 12/22/2015 18:18:07
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