【翻訳】scikit-learn 0.18 チュートリアル scikit-learnによる機械学習の紹介 - Qiita
http://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html を google翻訳した。 scikit-learn 0.18 チュートリアル 目次 セクションの内容 このセクションでは、scikit-learn で使用される機械学習の用語を紹介し、簡単な学習の例を示します。 機械学習：問題の設定 一般に、学習問題は、n個のデータサンプルの集合を考慮し、未知のデータの特性を予測しようとする。各サンプルが単一の数値よりも大きい場合、または多次元項目（多変量とも呼ばれます）の場合は、いくつかの属性または特徴量を持つと言われます。 大きなカテゴリで学習問題をいくつかに分けることができます： 教師あり学習では、学習データには予測したい属性が追加されています（ここをクリックしてscikit-learn教師付き学習ページにアクセスしてください）。
【翻訳】scikit-learn 0.18 User Guide 目次 - Qiita
http://scikit-learn.org/0.18/user_guide.html をgoogle翻訳した チュートリアルはこちら ユーザーガイド 1. 教師付き学習 1.1. 一般化された線形モデル 未訳 最小二乗法 最小二乗法の複雑さ リッジ回帰 リッジの複雑さ 正規化パラメータの設定：一般化された相互検証 最小絶対収縮および選択演算子 - Lasso 正則化パラメータの設定 相互検証の使用 情報基準ベースのモデル選択 マルチタスクのLasso Elastic Net マルチタスクElastic Net 最小角度回帰 - LARS LARS Lasso 数学的処方 直交マッチング追求（OMP） ベイジアン回帰 ベイジアンリッジ回帰 自動妥当性判定 - ARD ロジスティック回帰 確率的勾配降下 - SGD パーセプトロン パッシブアグレッシブアルゴリズム ロバストネス回帰：異常値
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