転職の面接で聞かれるかもしれないので....。 qiita.com 正則化 正則化（せいそくか、英: regularization）とは、数学・統計学において、特に機械学習と逆問題でよく使われるが、機械学習で過学習を防いだり、逆問題での不良設定問題を解くために、追加の項…

とりあえず機械学習を進めるなら以下3つを進めていく方針で。 ライブラリの使い方を学ぶ（scikit-learnの本） 機械学習の手法を学ぶ （パターン認識と機械学習とか） 統計を学ぶ（数学の本） 機械学習の手法 大きく分けて「分類」「回帰」「クラスタリング」…

Kaggleを行うにはjupiter notebookはデファクトスタンダードだとか。 pppurple.hatenablog.com

次元の呪いとは、高次元データの場合データのほとんどが原点から遠い場所に集中していること。 高次元空間の球は体積のほとんどが表面付近に集中。 高次元空間ではメロンパンのほとんどは皮。 mathwords.net

どれも昔大学院でお世話になった懐かしい名前です。ベイズ推定とかもう一度勉強しなおしたいなぁ。 決定木 遺伝的手法 ニューラルネットワーク サポートベクターマシン ⇒分類境界とデータの距離が最大になるようにするモデル ベイズ学習

大きく分けると教師あり学習と教師なし学習と強化学習の３つに分類される。 教師あり学習 教師データ*1を用いて学習する。 教師なし学習 教師データを用いずに学習する。 強化学習 環境とのフィードバックから教師データを得る。 転移学習 学習済みモデルを…