本エントリーは、内輪向けの勉強会向けに書いたメモです。 元になっているのは、2冊の書籍です。 機械学習Pythonプログラミング(インプレス) ITエンジニアのための機械学習理論入門(技術評論社) 基本的な部分は、「機械学習Pythonプログラミング」を元にし、「ITエンジニアのための機械学習理論入門」で補足する方でまとめています。 なお、本記述に間違い勘違いなどがあれば気軽にご指摘ください。 種類 学習方法 重要 教師あり 教師なし・ラベルなし 強化学習 目的の種類 (from 機械学習理論入門) 分類 ・・Positive(P) or Negative(N) の判定 回帰分析 ・・数値を予測する クラスタリング ・・教師なしで、グループ化 類似マッチング ・・類似物を見つける (書籍では単語のみ紹介) 共起分析 ・・レコメンデーション (書籍では単語のみ紹介) リンク予測 ・・つながり
