代表的な機械学習手法一覧 - Qiita
概要 本ページは、代表的な機械学習の手法の特性について独自に簡単にまとめたページです。 （ご意見、ご指摘等あったらご連絡ください。） 世の中のスタンダードなものとして下記もあるので、それを踏まえてご参照いただければと思います。 - ScikitLearn Choosing the right estimator - Microsoft Azure Machine Learning Studio の機械学習アルゴリズム チート シート - 朱鷺の杜Wiki 機械学習 教師データあり 回帰 (一般化)線形回帰 ロジスティック回帰 サポートベクターマシーン(SVM) 木 決定木（CART) 回帰木 ランダムフォレスト 勾配ブースティング木 ニューラルネットワーク(NN) パーセプトロン 畳み込みニューラルネットワーク(CNN) 再起型ニューラルネットワーク(RNN) 残差ネットワーク(ResNe
統計的機械学習入門 | 中川研究室
導入pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 最尤推定、MAP推定 データの性質 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 距離あるいは類似度 数学のおさらいpdf 行列の微分 線形代数学の役立つ公式 多次元正規分布 条件付き正規分布 Bayes推論pdf Bayseによる確率分布推定の考え方 多項分布、ディリクレ分布 事前分布としてのディリクレ分布の意味<\li> 正規分布と事後分布 指数型分布族 自然共役事前分布の最尤推定 線形回帰および識別pdf 線形回帰のモデル 正則化項の導入 L2正則化 L1正則化 正則化項のBayes的解釈 線形識別 2乗誤差最小化の線形識別の問題点 生成モデルを利用した識別 学習データと予測性能pdf 過学習 損失関数と Bias,Variance, Noise K-Nearest Neighbor法への応用 b
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