機械学習 のバックアップの現在との差分(No.6)

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教師なし学習

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• 線形モデル
  • 線形回帰、リッジ回帰、ラッソ、Elastic Net回帰
  • マルチタスク：マルチタスクLasso、マルチタスクElastic Net
  • 最小角度回帰、最小角度回帰Lasso
• ロジスティック回帰
• ソフトマックス回帰
• 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

• K平均法 (k-means)
• 混合ガウス分布

教師あり学習

• 線形モデル
  (R)線形回帰、(R)リッジ回帰、(R)ラッソ、(R)Elastic Net回帰
  (R)最小角度回帰、最小角度回帰Lasso(R)
  • マルチタスク
    (R)マルチタスクLasso、(R)マルチタスクElastic Net
• サポートベクタ
  (C)サポートベクタマシン (SVM)、(R)サポートベクタ回帰
• 決定木
  (C)分類木、(R)回帰木
  • ランダムフォレスト
    (C)ランダムフォレスト分類器、(R)ランダムフォレスト回帰
• 一般化線形モデル (general linear model : GLM)
  (C)ロジスティック回帰
  (C)ソフトマックス回帰（多クラスロジスティック回帰）
• (C)単純ベイズ (Naive Bayes)
• (C)線形識別関数
• (C)部分空間法
• (C)ベイズ識別関数
• (C)k近傍法
• ニューラルネットワーク (NN) （深層学を含む）
  単純パーセプトロン
  多層パーセプトロン
  畳み込みニューラルネットワーク (CNN)
  敵対的生成ネットワーク (GAN / GANs)
  再帰型ニューラルネットワーク (RNN)

各論

線形モデル

線形回帰

sklearn.linear_model.LinearRegression