ニ項分類とマルチクラス分類など！教師あり学習の応用について掲載しています
教師あり学習アルゴリズムは、既知の入力データセット(学習用データセット)と そのデータに対する既知の応答(出力)を利用してモデルの学習を行い、新たな 入力データに対する応答としてモデルが合理的な予測を導き出せるようにします。 予測しようとする事象について、既存の応答(出力)データがある場合は、 教師あり学習を使用します。 資料では、教師あり学習の手法をはじめ、ニ項分類とマルチクラス分類や 一般的な分類アルゴリズムなどを掲載しております。 【掲載内容】 ■どんな時に教師あり学習を検討するべきか ■教師あり学習の手法 ■適切なアルゴリズムの選択 ■ニ項分類とマルチクラス分類 ■一般的な分類アルゴリズム ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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【その他の掲載内容】 ■一般的な回帰アルゴリズム ■モデルの改善 ■特徴選択 ■特徴変換 ■ハイパーパラメータ調整 ■参考資料 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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