教師あり学習、教師なし学習の主な手法

1.教師あり学習

1-1.回帰

数値を予測するもの。次のような手法がある。

・線形回帰

・ベイズ線形回帰

・回帰木

1-2.分類

クラスを割り当てるもの。次のような手法がある。

・k近傍法

・ロジスティック回帰

・SVM

。ニューラルネットワーク

・決定木

・ランダムフォレスト

・ベイズ推定

2.教師なし学習

2-1.次元圧縮

データの次元を圧縮するもの。次のような手法がある。

・主成分分析(PCA)

・特異値分解(SVD)

・オートエンコーダ

2-2.クラスタリング

データをグループ化するもの。次のような手法がある。

・k平均法

・群平均法

・混合世紀分布モデル