早期停止 (Early Stopping)[機械学習][ディープラーニング]
1. 早期停止 (Early Stopping) とは [概要] 早期停止(early stopping)とは，機械学習をしている際に，モデルの過学習を避けるために，早期のタイミングで，強制的に学習を止める正則化手法であ 続きを読む…
カテゴリー: 機械学習
ロジスティック回帰 (logistic regression)
1．ロジスティック回帰とは [概要] ロジスティック回帰（logistic regression）とは，教師あり学習向けの，シンプルな教師あり学習線形識別モデルである．線形回帰モデルの出力をロジスティック関数で変換し，２ 続きを読む…
線形次元削減 (Linear Dimensionality reduction)
1. 概要 線形次元削減(Linear Dimensionality Reduction)とは，特徴ベクトルの次元削減のうち，線形の手法のことを言う（例：PCA，LDAなど） この記事では，古典的な線形次元削減手法のうち 続きを読む…
特徴抽出 (Feature extraction)
1. 概要 特徴抽出(Feature extraction)とは，元の観測データの特徴ベクトルから，変換処理や選択処理を経て予測に有用な特徴をつくったり，あるいは可視化されてデバッグしやすいプリミティブな特徴を抽出するこ 続きを読む…
教師なし学習(Unsupervised Learning)
1. 教師なし学習の概要 教師なし学習 ( Unsupervised learning )とは、正しい正解ラベルは与えられていないデータ集合$\cal{D} = \{\mathbf{x}_1,\mathbf{x}_2,\ 続きを読む…
教師あり学習(Supervised Learning)
1. Supervised Learning の概要 教師あり学習（ Supervised Learning ）は機械学習の１つの学習方法カテゴリーを指す．入力データから出力データを推定する関数を， [入力データ – 出 続きを読む…