分类学的日文

• そして，最後にＧＢＩ法による分類規則学習のための属性構築について述べる．
  然后在结尾中论述针对用ＧＢＩ法进行分类学习的属性结构。
• クラスは，６次元として各属性の中から無作為に抽出し，１００通りの分類学習を行った．
  从各属性中随机抽取６分类次元，进行１００种分类学习。
• 表４は，代表的な分類規則学習法であるＩＤ３，Ｃ４．５とエラーの数を比較した表である．
  表４是比较代表性分类学习规则ＩＤ３，Ｃ４．５和错误数量的表格。
• また，ＧＢＩ法を分類規則学習法のための属性構築に用いることのできる可能性を示した．
  此外，证明了将ＧＢＩ法应用于针对分类学习规则的属性构筑中的可能性。
• また［森山０３］では，この２つの報酬を，環境状態を判別して使い分けて学習する方法を提案している．
  而且［森山０３］也提出了判断环境状态，分类学习这两种收益的方法。
• 採集したアリは，その場で８０％エタノールにより固定し研究室へ持ち帰り同定した。
  收集到的蚂蚁当场用浓度为８０％的酒精固定保存，然后带回研究室再判定其在分类学上的所属。
• ＰＵＭでは，分類学習システムとして，ＲＩＰＰＥＲ［Ｃｏｈｅｎ９６，Ｃｏｈｅｎ９５］を用いた．
  ＰＵＭ中，使用ＲＩＰＰＥＲ（Ｃｏｈｅｎ９６，Ｃｏｈｅｎ９５）作为分类学习系统。
• そのために，図３に示す機械学習（分類学習）を用いたエージェントモデル構築プロセスを提案する．
  因此，（我）提出了代理模式的构建程序，此程序利用了图３显示的机器学习（分类学习）
• 分類学習とは与えられた事例がその概念を満足する正例かその概念を満足しない負例に分類されている場合である．
  分类学习指的是所给事例能够分类为符合该概念的正例或不符合该概念的负例的情况。
• 採集できたトビムシは８０％エタノールに液浸保存し，後日プレパラート標本にして同定を行った。
  将收集到的跳虫放入浓度为８０％的酒精中浸泡保存，日后再将其制作成显微镜用标本，判定其在分类学上的所属。