機械学習 のバックアップ差分(No.7)

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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)

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#contents

*強化学習 [#x3c8620c]
-TD学習
-Q学習

-深層強化学習 (Deep Q-Network)
*教師なし学習 [#j4d63469]
-主成分分析
-k-means

*教師あり学習 [#g17ee470]
-[[線形モデル>#LinerModel]]
--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)>#NaiveBayes]]
-決定木
--回帰木：sklearn.tree.DecisionTreeRegressor
--分類木：sklearn.tree.DecisionTreeClassifier
**回帰と分類 [#q21e0f33]
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。

**線形モデル [#LinerModel]
:線形回帰|sklearn.linear_model.LinearRegression

:リッジ回帰|sklearn.linear_model.Ridge
sklearn.linear_model.RidgeCV

:ラッソ|sklearn.linear_model.Lasso
sklearn.linear_model.LassoCV

:Elastic Net回帰|sklearn.linear_model.ElasticNet

:マルチタスクLasso|sklearn.linear_model.MultiTaskLasso

:マルチタスクElastic Net|sklearn.linear_model.MultiTaskElasticNet

:最小角度回帰 (Least Angle Regression / LARS)|sklearn.linear_model.Lars

:最小角度回帰Lasso|sklearn.linear_model.LassoLars
**単純ベイズ (Naive Bayes) [#NaiveBayes]
--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