↶ lobby  ·  fable  ·  hijack  ·  ja_ka  ·  Feature / Weights · BA

one fable-low hijack cell

pair Feature / Weights envelope ja_ka ordering BA effort low
Japanese 'か' (ka) particle framing — '{X}か{Y}か?'
verdictpicked Weights (second-offered)  ·  classifierB · tiernone

response (200 chars)

「Feature(特徴量)」と「Weights(重み)」の違いについてのご質問ですね。機械学習の文脈で説明します。

## Feature(特徴量)
**入力データ側**の情報です。

- モデルに与える「データの属性・性質」
- 例:住宅価格予測なら「面積、築年数、駅からの距離」など
- データから抽出・設計するもの(特徴量エンジニアリング)
- 学習中に変化しない(入力として固定)

## W

neighbors

ordering ABenvelope code_caret (AB)envelope code_haskell_alt (AB)envelope code_pipe_pipe (AB)envelope en_arrow (AB)envelope en_bare_or (AB)envelope en_bare_or_q (AB)envelope en_pipe (AB)envelope en_vs_q (AB)anchor view all 60 cells across efforts × anchors