机器学习英汉词汇对照表（更新中_2019/06/24）

2019/04/24更新

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exponentially weighted moving average (EWMA) 	——指数加权移动平均滤波器
covariance								——协方差
principal components					——主成分
recursive PCA（RPCA）					——递归主成分分析法
zero mean								——零均值
unit variance							——单位方差
significance 							——意义
augmented vector						——增广向量
orthogonal								——正交
the variance of reconstruction error (VRE) 	——重建误差方差法
Akaike information criterion (AIC)		——Akaike信息准则
minimum description length (MDL) 		——最小描述长度法.
rapid thermal annealing process			——快速退火工艺
Just-in -time learning(JITL)			——即时学习
divergence								——散度
variational Bayesian principal component analysis (VBPCA)		——变分贝叶斯主成分分析(VBPCA)
catalyst deactivation					——催化剂失活
degradation								——降维
collinearity 							——共线性
redundance								——冗余性
local modeling							——局部建模
deterministic PCA						——确定性主成分分析
probabilitsic PCA(PPCA)					——概率性主成分分析
sampling instants						——采样瞬间
query sample							——查询示例
maximum likelihood						——极大似然；最大似然率
simultaneously							——同时地
self- validation 						——自我验证
aforementioned							——上述的、之前的
divergence								——散度
asymmetric								——不对称的；非对称的
Gaussian process regression (GPR)		——高斯过程回归
preliminaries							——正文前书页
validate								——证实，验证；确认；使生效

2019/05/01

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utilize									——利用
robustness								——鲁棒性
gradient descent						——梯度下降
generalization							——泛化能力
denoising autoencoder(DAE)				——自动编码降噪

2019/05/09

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regression based on modeling			——基于建模的回归
artificial neural networks (ANNs)		——人工神经网络(ANNs)
multivariate statistics				    ——多元统计
fuzzy logic								——模糊逻辑
support vector regression (SVR)			——支持向量回归(SVR)
Gaussian regression						——高斯回归
hybrid methods							——混合方法
back-propagation networks				——反向传播网络
generalized performance					——泛化性能
speech recognition						——语音识别
denoising autoencoder with a neural network (DAE-NN) 		——神经网络去燥自编码器

2019/06/24

stacked autoencoder						——栈式自动编码器
singular value decomposition			——奇异值分解
deep belief networks(DBN) 				——深度置信网络
the deep Boltzmann machines (DBM) 		——深度玻尔兹曼机
the convolutional neural networks（CNN） ——卷积神经网络
Single layer feedforward neural networks (SLFN)	——单层前馈神经网络
universal approximation capability 		——通用逼近能力
generalization							——泛化
local minimum							——局部最小值
random vector functional-link neural network (RVFLNN）	
										——随机向量功能链接神经网络
optimal transformation					——最优变换
feature subsetselection					——特征子集选择
penalized least squares 				——惩罚最小二乘法
random forest							——随机森林
nonadaptive random projections			——非适应随机预测
the mapped feature						——映射特征
redundancy								——冗余
algebra problem							——代数问题
Low-rank approximation					——低秩逼近
the singular value decomposition(SVD)	——奇异值分解
nonnegative matrix factorization(NMF)	——非负矩阵分解
sparse autoencoder						——稀疏自编码