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機械学習の手法

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

 

 

機械学習に使う数学

 

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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...
基礎知識

【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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基礎知識

【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...
基礎知識

【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...
基礎知識

【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} = ...
人工知能分野の問題

フレーム問題とは?AIが解けない超難問

この記事を読んで分かること フレーム問題とは何か フレーム問題の具体例 フレーム問題とは フレーム問題とは、 今からしようとしていることに関係のあることがらだけを選び出すことが,実は非常に難しい ...
基礎知識

GBDT(勾配ブースティング木)とは?図解で分かりやすく説明

この記事を読んで分かること GBDT(勾配ブースティング木)とは何か GBDTの特徴 GBDTのライブラリ GBDT(勾配ブースティング木)とは GBDT(勾配ブースティング木)とは、 ...
基礎知識

アンサンブル学習とは?バギング、ブースティング、ブースティングを図で解説

この記事を読んで分かること アンサンブル学習とは何か バギングとは何か ブースティングとは何か スタッキングとは何か アンサンブル学習とは アンサンブル学習とは、 複数のモデルを組み...
基礎知識

決定木とは?不純度の計算も分かりやすく解説

この記事を読んで分かること 決定木とは何か 決定木のアルゴリズム ジニ不純度の計算方法 決定木とは 決定木とは、 条件分岐によって問題を解く機械学習の手法 です。 ...
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