教師あり学習 - Wikipedia

教師あり学習（きょうしありがくしゅう, 英: Supervised learning）とは、機械学習の手法の一つである。 既知の「問題」xiに対する「解答」yiを「教師」が教えてくれるという方法であり、「生徒」であるアルゴリズムが未知の「問題」xに対応する「解答」yを推論する事から名付けられたものである。そのような訓練に用いるデータを事を教師データとも呼ぶ。 概要[編集] 教師あり学習では、未知の確率分布を対象に学習を行う。実応用上は何らかを入力(x)、出力(y)とみなせる事が多く、例えばyはxに未知の関数Fを施した値F(x)に小さなノイズが載ったものである。アルゴリズムには、に従うxとyの組が訓練データとして与えられる。アルゴリズムが解くべきタスクは訓練データに属していない（かもしれない）データxに対し、条件付き確率分布ないしそこから決まる値（たとえばの期待値）をよく近似することである[

[takaken1123]

[2015-12-13 12:06]

[shiumachi]

"事前に与えられたデータをいわば「例題（＝先生からの助言）」とみなして、それをガイドに学習（＝データへの何らかのフィッティング）を行うところからこの名がある"

[satojkovic]

学習とは、訓練データ(x1, y1), (x2, y2), …に対して、何らかの基準でもっとも合う関数関係y=f(x)を求めること。