基礎知識 決定木とは？不純度の計算も分かりやすく解説
機械学習アルゴリズム(教師あり)
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。 ...
基礎知識kNN(k-Nearest Neighbor method)とは?k近傍法を分かりやすく解説!!
kNN(k-Nearest Neighbor method)とは? kNN(k-Nearest Neighbor method)は、覚えたデータを利用するというモデルです。 「学習データでパラメータの最適化を行う」という過程はな...
基礎知識ランダムフォレスト(Random forest)とは?機械学習モデルを分かりやすく解説!!
ランダムフォレスト(Random forest)とは? ランダムフォレストは、決定木を複数個利用し、多数決を取って予測するモデルです。 ランダムフォレストは分類と回帰のどちらの問題にも利用することができます。 言葉...
基礎知識ナイーブベイズ( Naive Bayes)とは?確率に基づいて分類する手法!!
ナイーブベイズ( Naive Bayes)とは? ナイーブベイズは確率に基づいて予測を行うモデルで、ベイズの定理の考え方をもとにしたアルゴリズムとなっています。 ナイーブベイズは分類に問題にも利用することができます。 スパ...
基礎知識サポートベクターマシン(SVM)とは?マージン最大化で推測する手法!!
サポートベクターマシン(SVM)とは? サポートベクターマシン(SVM)は、マージン最大化という基準を用いて決定境界を得るモデルです。 サポートベクターマシンは分類と回帰のどちらの問題にも利用することもできます。 このアル...
基礎知識ロジスティック回帰とは?確率をもとに推測する手法!!
ロジスティック回帰(Logistic regression)とは? ロジスティック回帰(Logistic regression)は、ある事象が起こる確率を計算して予測を行うモデルです。 ロジスティック回帰は主に2値分類を...
基礎知識線形回帰とは? 機械学習の分析手法を簡単に解説
線形回帰(Linear Regression)は、教師あり学習の一つの手法です。 回帰問題の予測を行うシンプルなアルゴリズムとなっています。 線形回帰(Linear Regression)とは? 線形回帰とは、「目的変数(予想した...