機械学習のまとめ

はじめに

• 機械学習の概要と応用分野
• 機械学習の歴史

機械学習の種類

• 教師あり学習
• 教師なし学習
• 強化学習
• 半教師あり学習

教師あり学習

• 線形回帰
• ロジスティック回帰について
• サポートベクターマシン（SVM）
• 決定木
• ランダムフォレスト
• k近傍法（k-NN）
• ニューラルネットワーク

教師なし学習

• k-meansクラスタリング
• 主成分分析（PCA）
• ガウス混合モデル（GMM）

モデルの評価と最適化

• 交差検証
• ハイパーパラメータのチューニング
• グリッドサーチとランダムサーチ
• 正則化（L1、L2）

モデルの解釈性

• SHAP値
• LIME
• 部分依存プロット（PDP）

雑学

• トイプロブレム
• シンボルグラウンディング問題