機械学習の主要アルゴリズム（31～60）– 機械学習でよく使われるアルゴリズムの仕組みを理解します。 –

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、CatBoostというカテゴリ変数に特化したブースティング手法について解説しました。CatBoostは、カテゴリ変数の自動処理や過学習の抑制機能を持ち、非常に強力なフレームワークです。今回のテーマは、AIの...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、勾配ブースティングフレームワークの一つであるLightGBMについて学びました。LightGBMは、高速かつ効率的なデータ処理に強みを持ち、大規模データセットに対して非常に効果的なフレームワークです。今回...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、勾配ブースティングの代表的な手法であるXGBoostについて学びました。XGBoostは、非常に高い精度と計算効率を誇るアルゴリズムで、データサイエンスの分野で広く活用されています。今回のテーマは、同じ...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、ブースティングというアンサンブル手法について学びました。ブースティングは、モデルを逐次的に学習させ、誤差を補正することで、全体の性能を向上させる手法です。今回は、ブースティングの進化形とも...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、データの再サンプリングを活用したアンサンブル手法であるバギングについて学びました。バギングは、複数のモデルを並列に学習させ、それらの結果を統合することで、安定した予測を実現する手法でした。...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、複数のモデルを組み合わせて精度を向上させるアンサンブル学習について学びました。アンサンブル学習は、個々のモデルの弱点を補い、全体として強力な予測性能を発揮する手法でした。今回は、そのアンサ...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、確率に基づいた分類手法であるナイーブベイズ分類について学びました。ナイーブベイズはシンプルかつ高速なアルゴリズムで、特にスパムフィルターやテキスト分類の分野で広く使われています。今回は、機...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、近くのデータポイントを基にして分類や回帰を行うk近傍法（k-NN）について学びました。k-NNはシンプルながら効果的なアルゴリズムで、データ間の距離を計算して予測を行います。今回は、確率に基づく分...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、データを最適な境界で分類するアルゴリズムであるサポートベクターマシン（SVM）について学びました。SVMは、データ間の境界を見つけ出して分類を行う強力なアルゴリズムでした。今回は、SVMとは異なり...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、複数の弱学習器を組み合わせて強力なモデルを作る手法である勾配ブースティングについて学びました。勾配ブースティングは、誤差を少しずつ修正しながらモデルを強化する手法で、高い予測精度を誇ります...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、ランダムフォレストというアンサンブル学習の手法について学びました。ランダムフォレストは、複数の決定木を組み合わせて予測を行うことで、個々の決定木が持つ弱点を補い、安定した精度の高いモデルを...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、決定木アルゴリズムについて学びました。データを分類したり、予測したりするために使われるこの手法は、シンプルながら強力なアルゴリズムで、さまざまな分野で広く使われています。しかし、決定木には...

前回のおさらいと今回のテーマ 前回は、ロジスティック回帰について学びました。この手法は、二値分類問題において、データを二つのカテゴリに分けるために使用されます。たとえば、ある顧客が商品を購入するかどうか、メールがスパムかどうかといった予測...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、機械学習における基本的な手法である線形回帰について学びました。この手法は、連続値を予測する回帰問題で活躍しますが、今回取り上げるロジスティック回帰は、二値分類問題に特化した手法です。例えば...

はじめに 第2章では、機械学習でよく使われる主要なアルゴリズムについて学んでいきます。今回は、その第一歩として線形回帰に焦点を当てます。線形回帰は、数値データを基にして予測を行う際の基本的なモデルで、シンプルながらも多くの応用が可能です。...