第6章 教師あり学習 (Supervised Learning)

教師あり学習 - Simple yet best

教師あり学習は、ラベル付きの学習データから関数を推論するための機械学習アルゴリズムです。学習データは実データセットから構成されます。例: 身長と体重を知って、その人の性別を識別することです。以下は人気のある教師あり学習アルゴリズムです。

• 回帰 (Regression)
  • 線型回帰 (Linear Regression)
  • ロジスティック回帰 (Logistic Regression)
• サポートベクトルマシン (Support Vector Machine)
• ナイーブベイズ (Naive Bayes)
• K最近傍法 (K-nearest neighbors)
• 決定木 (Decision Trees)
• ランダムフォレスト (Random Forest)

線形回帰 (Linear Regression)

⚙️ モデルの種類: 回帰 (Regression)

線形回帰の式は、従属変数 $y$ と1つまたは複数の独立変数 $X$ の関係をモデル化するために使用されます。最も単純な形式である単純線形回帰は、以下のように表されます。