【机器学习】——学术英语
2024-04-16 23:27:06
一、基本术语
| 中文 | 英文 | 中文 | 英文 |
|---|---|---|---|
| 人工智能 | a r t i f i c i a l artificial artificial i n t e l l i g e n c e intelligence intelligence | 机器学习 | m a c h i n e machine machine l e a r n i n g learning learning |
| 统计学习 | s t a t i s t i c a l statistical statistical l e a r n i n g learning learning | 数据挖掘 | d a t a data data m i n i n g mining mining |
| 假设 | h y p o t h e s i s hypothesis hypothesis | 假设空间 | h y p o t h e s i s hypothesis hypothesis s p a c e space space |
| 监督学习 | s u p e r v i s e d supervised supervised l e a r n i n g learning learning | 非监督学习 | u n s u p e r v i s e d unsupervised unsupervised l e a r n i n g learning learning |
| 泛化 | g e n e r a l i z a t i o n generalization generalization | 特化 | s p e c i a l i z a t i o n specialization specialization |
| 分布 | d i s t r i b u t i o n distribution distribution | 独立同分布 | i n d e p e n d e n t independent independent a n d and and i d e n t i c a l l y identically identically d i s t r i b u t e d distributed distributed ( 简 称 i . i . d ) (简称i.i.d) (简称i.i.d) |
| 归纳 | i n d u c t i o n induction induction | 演绎 | d e d u c t i o n deduction deduction |
| 归纳学习（从样例中学习） | i n d u c t i v e inductive inductive l e a r n i n g learning learning | 归纳偏好（对某种类型假设的偏好） | i n d u c t i v e inductive inductive b i a s bias bias |
| 版本空间 | v e r s i o n version version s p a c e space space | 匹配 | f i t fit fit |
| “没有免费的午餐”定理） | N o No No F r e e Free Free L u n c h Lunch Lunch T h e o r e m Theorem Theorem（简称 N F L NFL NFL） |
二、模型评估与选择
| 中文 | 英文 | 中文 | 英文 |
|---|---|---|---|
| 错误率 | e r r o r error error r a t e rate rate | 精度 | a c c u r a c y accuracy accuracy |
| 误差 | e r r o r error error | 训练误差 | t r a i n n i n g trainning trainning e r r o r error error |
| 经验误差 | e m p i r i c a l empirical empirical e r r o r error error | 泛化误差 | g e n e r a l i z a t i o n generalization generalization e r r o r error error |
| 过拟合 | o v e r f i t t i n g overfitting overfitting | 欠拟合 | u n d e r f i t t i n g underfitting underfitting |
| 模型选择 | m o d e l model model s e l e c t i o n selection selection | 测试集 | t e s t test test s e t set set |
| 测试误差 | t e s t test test e r r o r error error | 留出法 | h o l d − o u t hold-out hold−out |
| 采样 | s a m p l i n g sampling sampling | 分层采样 | s t r a t i f i e d stratified stratified s a m p l i n g sampling sampling |
| 保真性 | f i d e l i t y fidelity fidelity | 交叉验证法 | c r o s s cross cross v a l i d a t i o n validation validation |
| k折交叉验证法 | k − f o l d k-fold k−fold c r o s s cross cross v a l i d a t i o n validation validation | 留一法 | L e a v e − O n e − O u t （ 简 称 ： L O O ） Leave-One-Out（简称：LOO） Leave−One−Out（简称：LOO） |
| 自助法 | b o o t s t r a p p i n g bootstrapping bootstrapping | 自助采样法 | b o o t s t r a p bootstrap bootstrap s a m p l i n g sampling sampling |
| 包外估计 | o u t − o f − b a g − e s t i m a t e out-of-bag-estimate out−of−bag−estimate | 参数 | p a r a m e t e r parameter parameter |
| 调参 | p a r a m e t e r parameter parameter t u r n i n g turning turning | 验证集 | v a l i d a t i o n validation validation s e t set set |
| 性能度量 | p e r f o r m a n c e performance performance m e a s u r e measure measure | 均方误差 | m e a n mean mean s q u a r e d squared squared e r r o r error error |
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