機械学習の体系的理解 - 確率・統計の基礎からモデル構築まで
今回の記事では、機械学習の基礎理論と代表的なアルゴリズムについて説明します。確率論、統計学、最適化の考え方を土台とし、具体的には以下の点について詳しく解説します。
【機械学習の定義と概要】
・教師あり学習、教師なし学習、強化学習
【機械学習の統計的枠組み】
・最尤推定、ベイズ推定
・ジャックナイフ、ブートストラップ
【線形モデル】
・線形回帰と分類への応用
・正則化手法(ridge, lasso, elastic net)
【カーネル法】
・カーネルトリック
