機械学習いつどれパターンまとめ - Qiita

概要 今回の記事では、機械学習の特定の手法を解説するのではなく、「どんな問題の時に(いつ)、どの機械学習の手法(どれ)を使えばよいのか」という点、つまり機械学習の「いつどれパターン」を整理していきます。 理由は、インターネット上では様々な手法に関する詳細な情報を(時にはコード付きで)集められる一方で、「結局どれを使えばいいのさ！」という疑問が僕個人、払拭できていないからです。 そんな駆け出しデータサイエンティストが少しでも成長できるように、勉強したことを随時書き留めていきます！ 使用する文献 Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman 著 『統計的学習の基礎 データマイニング・推論・予測』 上記の文献をベースにまとめていきます！ (学生には少々高価な買い物でした…笑) ちなみにこの本、ちゃんと読むと2~3年かかるそうですが、今回の目標