Python 機械学習

機械学習（教師あり学習）

コンピューターにデータを与える
↓
学習方法(データに対する答えの定義)を与える
教師あり学習では答え（目標値）が必要
目標値は人間が手動でセットする必要がある＝アノテーション
↓
与えられたデータ、学習方法を元に新しいデータに対する正解を予測する

学習方法

回帰

Regression
数値を予測する為の学習方法

目標値（答え）に連続値を設定
家賃、売上、株価等

代表的な機械学習手法
・重回帰分析（Lnear Regression）
・決定木（Decision Tree Regression）
・ニューラルネットワーク（Neural Network Regression)

分類

Classification
カテゴリを予測する為の学習方法

目標値（答え）にカテゴリを設定
犬/猫、男/女等

代表的な機械学習手法
・ロジスティック回帰分析（Logistic Regression)
・決定木（Decision Tree)
・SVM（Support Vector Machine）
・ランダムフォレスト（Random Forest）
・勾配ブースティング（Boosted Decision Tree)

機械学習（教師なし学習）

コンピューターにデータを与える
↓
目標値（答え）を与えない
↓
データを分類させる