機械学習の単語まとめ(随時更新)

自分用のまとめです．

・特徴量(features)とは
日本語ではfeaturesのことを特徴量と言ったりします．
特徴量はある属性の集合です．これだけではよく分からないので具体例を出しましょう．
電子メールの場合はメッセージの長さ，送受信者の名前，ヘッダーの情報，送受信時間等が特徴量に該当します．

・仮説集合(hypothesis set)とは
特徴量（特徴ベクトル）をラベル集合 \mathcal{y}に写像する関数の集合です．
具体例を示しましょう．ここにメールがスパムかスパムではないかを判定する関数の集合があるとします．
その関数の集合の要素を仮説hとし，その関数（仮説h）は特徴量を異なる集合 \mathcal{y'}に写像します．

参照文献

Foundation of Machine Learning (second edition) Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, and Ameet Talwalkar
MIT Press, Second Edition, 2018.