k-近傍法（K-Nearest Neighbors）
k-近傍法（KNN）アルゴリズムは、機械学習における分類や回帰タスクで使用される非パラメトリックな教師あり学習アルゴリズムです。'k'個の最も近いデータポイントを見つけ、距離指標や多数決を利用して予測を行うことで、そのシンプルさと多用途性で知られています。...
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Machine Learning
KNN
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Regression
LightGBM
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）は、Microsoftによって開発された高度な勾配ブースティングフレームワークです。分類、ランキング、回帰などの高性能な機械学習タスク向けに設計されており、大規模データセットを効率的に処理しながら、最小限のメモリ消費と高い精度を実現します...
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LightGBM
Machine Learning
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ランダムフォレスト回帰
ランダムフォレスト回帰は予測分析に用いられる強力な機械学習アルゴリズムです。複数の決定木を構築し、その出力の平均を取ることで、精度・ロバスト性・多様性が向上し、さまざまな業界で活用されています。...
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Machine Learning
Regression
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教師あり学習
教師あり学習は、機械学習や人工知能における基本的なアプローチで、アルゴリズムがラベル付きデータセットから学習し、予測や分類を行います。そのプロセス、種類、主要なアルゴリズム、応用例、課題について探ります。...
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Supervised Learning
Machine Learning
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教師あり学習
教師あり学習は、アルゴリズムがラベル付きデータで訓練され、新しい未知のデータに対して正確な予測や分類を行う、AIや機械学習の基本的な概念です。その主要な要素、種類、利点について学びましょう。...
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AI
Machine Learning
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決定木
決定木は、意思決定や予測分析において強力かつ直感的なツールであり、分類や回帰タスクの両方で使用されます。その木構造は解釈が容易で、機械学習、金融、医療など幅広い分野で広く活用されています。...
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Decision Trees
Machine Learning
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勾配ブースティング
勾配ブースティングは、回帰や分類のための強力な機械学習のアンサンブル手法です。意思決定木などのモデルを順次構築し、予測の最適化、精度向上、過学習の防止を実現します。データサイエンスの競技やビジネスソリューションで広く活用されています。...
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Gradient Boosting
Machine Learning
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線形回帰
線形回帰は、統計学や機械学習における基盤的な分析手法であり、従属変数と独立変数の関係をモデル化します。そのシンプルさと解釈のしやすさで知られ、予測分析やデータモデリングの基本となっています。...
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Statistics
Machine Learning
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調整済みR二乗値
調整済みR二乗値は、回帰モデルの当てはまりの良さを評価するための統計的指標であり、説明変数の数を考慮することで過学習を防ぎ、モデル性能をより正確に評価します。...
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Statistics
Regression
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判別モデル
判別型AIモデルについて学びましょう。これらはクラス間の決定境界をモデル化することで分類・回帰を行う機械学習モデルです。その仕組み、利点、課題、NLPやコンピュータビジョン、AI自動化への応用を解説します。...
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Discriminative Models
AI
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平均絶対誤差（MAE）
平均絶対誤差（MAE）は、回帰モデルの評価に用いられる機械学習の基本的な指標です。予測誤差の平均的な大きさを測定し、誤差の方向を考慮せずにモデル精度を評価するための簡潔で解釈しやすい方法を提供します。...
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MAE
Regression
+3