このページでは📚用語wikiの「機械学習カテゴリに属する用語記事」への一覧を，階層的に示します．

📷コンピュータビジョン(の用語記事の一覧）と同様に，このページも「(Non-Deep learning な)古典的手法・古典的な問題設定」の一覧でありあます．

(※ リンクはまだ無いが，タイトル案だけ列挙してあるのは，今後書きたい記事の候補)

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1.学習方法

1.1 基本的な学習方法

• 教師あり学習(Supervised Learning)
• 教師なし学習(Unsupervised Learning)

1.2 発展的な学習方法

• 半教師あり学習(Semi-Supervised Learning)

※ ディープラーニング以降用いられるようになった学習方法は，ディープラーニングの用語記事リストの方にのみ列挙している．

2. モデル

2.1 識別モデル

• ナイーヴベイズ
• ロジスティック回帰(Logistic Regression)

2.2 生成モデル

• ガウス混合モデル(GMM)

2.3 クラスタリング

• K-means

3. 特徴量

3.1 特徴エンジニアリング

• 特徴スケーリング (Feature scaling)
• 特徴抽出(Feature extraction)

3.2 次元削減

• 線形の次元削減(Linear Dimensionality Reduction)
• 非線形次元削減(Non-linear Dimensionality Reduction)

4. 最適化 (学習の用語)

• 早期終了 (early stopping)