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機械学習手法の選び方!!教師ありモデルの実践的チャート付

 

 

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強化学習とは? 教師あり学習との使い方の違いも分かりやすく解説

この記事を読んで分かること 強化学習とは何か 強化学習でできること 教師あり学習との違い 強化学習とは? 強化学習とは、 問題の答えを与えずに機械が試行錯誤することで学習する方法 です。...
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教師なし学習とは? 教師あり学習との違いを分かりやすく図解で解説

この記事を読んで分かること 教師なし学習とは何か 教師なし学習でできること 教師あり学習との違い 教師なし学習とは? 教師なし学習とは、 問題の答えを与えずに機械に学習させる手法 です。...
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教師あり学習とは? 教師なし学習・強化学習との違いを分かりやすく図解で解説

この記事を読んで分かること 教師あり学習とは何か 教師あり学習でできること 教師なし学習・強化学習との違い 教師あり学習とは? 教師あり学習とは、 問題の答えを与えて機械に学習させる手法 ...
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混合ガウスモデル(Gaussian Mixture Model)とは?

この記事を読んで分かること 混合ガウスモデルとは何か 混合ガウスモデル(Gaussian Mixture Model)とは 混合ガウスモデルとは、 クラスタリングの手法の1つで、データが複数の...
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k-means法とは?図解で分かりやすく解説!!

この記事を読んで分かること k-means法とは何か k-means法のアルゴリズム k-means法の評価方法 k-means法とは k-means法とは、 クラスタリング手法の...
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主成分分析(PCA)とは?図解で分かりやすく解説

この記事を読んで分かること 主成分分析(PCA)とは何か 主成分分析のアルゴリズム 主成分の選び方 主成分分析(PCA)とは 主成分分析(PCA)とは、 次元削減の手法の1つで、た...
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【情報理論】情報量とは?定義を分かりやすく解説!!

この記事を読んで分かること 情報量(選択情報量、自己エントロピー)とは何か 平均情報量(エントロピー、シャノンエントロピー)とは何か 情報量(選択情報量、自己エントロピー) 情報量(選択情報量、自己エ...
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【線形代数】特異値分解とは?例題付きで分かりやすく解説!!

この記事を読んで分かること 特異値分解とは何か 特異値分解をするメリット 特異値分解の求め方 特異値分解とは 特異値分解とは、 ある行列を直交行列と対角行列の積に分解する計算の...
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【線形代数】対角化とは?例題付きで分かりやすく解説!!

この記事を読んで分かること 対角化とは何か 対角化をするメリット 対角化のやり方 対角化とは 対角化とは、 ある正方行列\(A\)を正則行列\(P\)を使って、対角行列\(D\)に...
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【線形代数】固有値・固有ベクトルとは?例題付きで分かりやすく解説!!

この記事を読んで分かること 固有値・固有ベクトルとは何か 固有値・固有ベクトルの求め方 固有値・固有ベクトルとは 固有値とは、 ある正方行列\(A\)に対して、\(A\vec{x} = ...
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