AI/データサイエンス 【ディープラーニング】多層パーセプトロン
機械学習のモデルを過去にいくつか紹介しましたが、その中で単層のパーセプトロンについても解説しました。
機械学習
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AI/データサイエンス 【ディープラーニング】ニューラルネットワークとは何か
今回はディープラーニングの根幹である、ニューラルネットワークとは何かについて説明します。
AI/データサイエンス 【機械学習】kNN法(k近傍法)
今回は機械学習の中の教師あり学習の分野における、kNN法(k-Nearest Neighbor method, k近傍法)について解説します。
AI/データサイエンス 【機械学習】SVM(サポートベクターマシン)
今回は機械学習の中の教師あり学習の分野における、SVM(サポートベクターマシン)について解説します。
AI/データサイエンス 【機械学習】パーセプトロン
今回は学習の中の教師あり学習の分野における、パーセプトロン(Perceptron)について解説します。
AI/データサイエンス 【機械学習】ランダムフォレスト
今回は機械学習の中の教師あり学習の分野における、ランダムフォレスト(Random forest)について解説します。
AI/データサイエンス 【機械学習】アンサンブル学習
今回は、機械学習の予測精度を高くするために使われるアンサンブル学習について解説します。
AI/データサイエンス 【機械学習】決定木
今回は機械学習で使われるアルゴリズム決定木(decision tree)について解説します。
AI/データサイエンス 【機械学習】線形回帰
今回は機械学習の中の教師あり学習の分野における、線形回帰について解説します。
AI/データサイエンス 【機械学習】正則化
機械学習のモデル構築を進めるうえで最も重要なポイントの一つが、いかにして最適なパラメータ(w)を見つけるか、ということです。今回は、その為の手法の1つである正則化について説明します。