このページでは用語集の「機械学習」カテゴリに属する用語記事へのリンクを，階層的に示します．
(※ 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)
1.学習方法
1.1 基本的な学習方法
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. ベクトル表現
4.1 古典的なベクトル表現
- Bag-of-words
4.2 ニューラルネットワークによる埋め込み表現
- 分散表現学習