機械学習 のバックアップ(No.5)

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• 機械学習 へ行く。
  • 1 (2019-06-17 (月) 14:23:50)
  • 2 (2019-06-18 (火) 09:03:36)
  • 3 (2019-06-18 (火) 10:05:04)
  • 4 (2019-06-18 (火) 11:07:06)
  • 5 (2019-06-18 (火) 12:09:00)
  • 6 (2019-06-18 (火) 14:57:40)
  • 7 (2019-06-18 (火) 21:55:59)
  • 8 (2019-06-20 (木) 12:17:35)
  • 9 (2019-12-06 (金) 21:27:27)
  • 10 (2020-06-11 (木) 17:30:44)
  • 11 (2021-02-15 (月) 03:02:57)

強化学習

• TD学習
• Q学習

教師なし学習

• 主成分分析
• k-means

教師あり学習

• 線形モデル
  • 線形回帰：sklearn.linear_model.LinearRegression
  • リッジ回帰：sklearn.linear_model.Ridge
  • ラッソ：sklearn.linear_model.Lasso
  • Elastic Net回帰：sklearn.linear_model.ElasticNet
  • マルチタスク
    • マルチタスクLasso：sklearn.linear_model.MultiTaskLasso
    • マルチタスクElastic Net：sklearn.linear_model.MultiTaskElasticNet
• 確率的
  • ロジスティック回帰
  • ソフトマックス回帰
• 決定的
  • サポートベクタマシン (SVM)：カーネル
• 単純ベイズ (Naive Bayes)
• 決定木
  • 回帰木：sklearn.tree.DecisionTreeRegressor
  • 分類木：sklearn.tree.DecisionTreeClassifier

回帰と分類

回帰 (Regression)：推定したい結果が連続値
分類 (Classification)：推定したい結果が離散値
回帰を使って分類器を作ることもできるため、両方に渡って使われるモデルも多い。

単純ベイズ (Naive Bayes)

• 正規分布単純ベイズ：sklearn.naive_bayes.GaussianNB
• 多項分布単純ベイズ：sklearn.naive_bayes.MultinomialNB
• 補集合単純ベイズ：sklearn.naive_bayes.ComplementNB
• ベルヌーイ分布単純ベイズ：sklearn.naive_bayes.BernoulliNB