機械学習

機械学習

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基礎

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• 未定義の値はパラメータ、説明はモデル
• 典型的には、学習と推論の2段階でアルゴリズムを調べる
• 学習段階での目的は、特徴モデルと呼ばれるデータを記述し、モデルに要約すること
• 特徴ベクトルは、実際のデータを単純化したもの、学習・推論のステップはデータそのものではなく、特徴ベクトルに依存

学習アプローチ

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1. 訓練データ
2. 特徴ベクトル
3. 学習アルゴリズム
4. モデル

推論アプローチ

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1. テストデータ
2. 特徴ベクトル
3. モデル
4. 予測