このシリーズ記事では、Rで*1色々な機械学習のアルゴリズムについて、それらがどんなものなのかを簡単なデータに対して分離超平面・決定境界を描きながら見てきました。 パッケージユーザーのための機械学習(1):決定木 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ パッケージユーザーのための機械学習(2):ロジスティック回帰 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ パッケージユーザーのための機械学習(3):サポートベクターマシン(SVM) - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ パッケージユーザーのための機械学習(4):ニューラルネットワーク - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ パッケージユーザーのための機械学習(5):ランダムフォレスト - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ ということで今回はおさらいとして、これまで見てきた教師あり学習同士で分離超平面・決定境界のプ
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