機械学習入門 機械学習とは？ | 機械学習の定義と目的 | 機械学習の基礎概念 | 機械学習入門
機械学習とは？機械学習の定義機械学習は、コンピュータがデータを使用して経験を積み、パターンや関係性を学習することで、新しいデータに基づいて予測や判断を行う手法です。これは、明示的なプログラミングによらず、データを通じてモデルが自動的に改善されることを意味します。機械学習は、人工知能（AI）の重要な分野であり、特に多量の...
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機械学習入門 機械学習入門 AIと機械学習の違い | 機械学習の定義と目的 | 機械学習の基礎概念 | 機械学習入門
AIと機械学習の違いAI（人工知能）とは？AI（人工知能）は、人間の知的な行動を模倣する技術の総称です。AIは、問題解決、学習、推論、意思決定などのタスクを実行できるシステムを指します。AIの目的は、機械が人間のように「考える」ことができるようにすることです。例えば、チェスを指すAIや、自然言語処理を使って会話を理解す...
機械学習入門 教師あり学習と教師なし学習の違い | 機械学習の種類と特徴 | 機械学習の基礎概念 | 機械学習入門
教師あり学習と教師なし学習の違い教師あり学習とは？教師あり学習（Supervised Learning）は、入力データに対してその正解ラベル（出力）が与えられた状態でモデルを学習させる手法です。目的は、データから関係を学び、新しいデータに対しても正確な予測を行うことです。入力と出力のペアが訓練データとして提供され、モデ...
機械学習入門 線形回帰とロジスティック回帰 | 教師あり学習のアルゴリズム | モデルのアルゴリズムと学習方法 | 機械学習入門
線形回帰とロジスティック回帰線形回帰とは？線形回帰（Linear Regression）は、与えられた入力変数と出力変数の間に線形な関係がある場合に使用される回帰アルゴリズムです。このアルゴリズムは、目的変数（出力）を説明変数（入力）によって予測することを目的とします。モデルは次のように表されます。Y = w0 + w...
機械学習を学ぶ 線形回帰の基礎 | 回帰アルゴリズム | Pythonによる機械学習を学ぶ
線形回帰の基礎線形回帰（Linear Regression）は、機械学習における回帰アルゴリズムの中でも最も基本的な手法の一つです。入力変数と出力変数の間に線形の関係があると仮定し、データに最適な直線を引くことで、未知のデータに対する予測を行います。本記事では、線形回帰の基本的な概念からPythonを使用した実装方法ま...
機械学習を学ぶ ECLATアルゴリズムによる高速アソシエーションルール生成 | アソシエーション分析 | Pythonによる機械学習を学ぶ
ECLATアルゴリズムによる高速アソシエーションルール生成ECLAT（Equivalence Class Clustering and bottom-up Lattice Traversal）は、Aprioriアルゴリズムに似たアソシエーションルールを生成するためのアルゴリズムですが、アイテムセットの垂直データ形式を使...
機械学習を学ぶ 関連ルールの評価と選定 | アソシエーション分析 | Pythonによる機械学習を学ぶ
関連ルールの評価と選定アソシエーション分析における関連ルールの評価と選定は、データから有用な知見を引き出すための重要なステップです。関連ルールは、多数生成されることがありますが、その中でビジネス上有効なルールを選び出すためには、いくつかの評価指標が用いられます。この記事では、関連ルールの評価指標と、それに基づく選定方法...
機械学習を学ぶ マーケットバスケット分析 | アソシエーション分析 | Pythonによる機械学習を学ぶ
マーケットバスケット分析マーケットバスケット分析（Market Basket Analysis）は、顧客が購入する商品の組み合わせパターンを見つけるためのデータマイニング手法の一つです。これにより、スーパーマーケットやEコマースサイトでの販売戦略を最適化するために使われます。商品の関連性を基に、どのアイテムが一緒に購入...
機械学習を学ぶ アプリオリアルゴリズムの実装と応用 | アソシエーション分析 | Pythonによる機械学習を学ぶ
アプリオリアルゴリズムの実装と応用アプリオリアルゴリズム（Apriori Algorithm）は、アソシエーションルールを発見するために使用される基本的なアルゴリズムの一つです。特に、マーケットバスケット分析で、顧客が購入する製品の組み合わせパターンを見つけるために広く利用されています。アソシエーションルールは「もしA...
機械学習を学ぶ 独立成分分析の実装と応用 | 次元削減と特徴量抽出 | Pythonによる機械学習を学ぶ
独立成分分析（ICA）の実装と応用独立成分分析（Independent Component Analysis、ICA）は、信号分離の手法で、観測データから統計的に独立な成分を抽出する次元削減アルゴリズムです。ICAは主に音声信号の分離や脳波（EEG）データの解析など、観測データが複数の独立成分から構成されている場合に使...
機械学習を学ぶ 特徴選択と特徴抽出の違い | 次元削減と特徴量抽出 | Pythonによる機械学習を学ぶ
特徴選択と特徴抽出の違い特徴選択（Feature Selection）と特徴抽出（Feature Extraction）は、次元削減の重要なテクニックであり、機械学習モデルの性能向上に役立ちます。これらはどちらも、データセットの特徴量（入力変数）の数を削減することを目的としていますが、アプローチが異なります。特徴選択（...
機械学習を学ぶ Latent Dirichlet Allocationによるトピックモデリング | 次元削減と特徴量抽出 | Pythonによる機械学習を学ぶ
Latent Dirichlet Allocation（LDA）によるトピックモデリングLatent Dirichlet Allocation（LDA）は、文書中のトピックを抽出するためのトピックモデリング手法の一つです。LDAは、各文書が複数のトピックの組み合わせで構成されていると仮定し、各トピックが文書の単語分布を...
機械学習を学ぶ t-SNEによる高次元データの可視化 | 次元削減と特徴量抽出 | Pythonによる機械学習を学ぶ
t-SNEによる高次元データの可視化t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) は、高次元データを低次元に埋め込み、データの局所的な構造を視覚的に理解しやすくするための次元削減手法です。主に2次元または3次元空間にデータを埋め込み、クラスターやパターンを視覚的...
機械学習を学ぶ 主成分分析の基礎と応用 | 次元削減と特徴量抽出 | Pythonによる機械学習を学ぶ
主成分分析（PCA）の基礎と応用主成分分析（PCA, Principal Component Analysis）は、次元削減や特徴量抽出の手法の一つで、高次元データを低次元に変換するために広く用いられています。PCAは、データの変動を最もよく表す直交基底（主成分）を見つけ、それを基にデータを再構成することで、データの重...
機械学習を学ぶ クラスタリングの評価指標 | クラスタリング | Pythonによる機械学習を学ぶ
クラスタリングの評価指標（シルエットスコア、ダビーズ・ボウルディン指数）クラスタリングの結果を評価するためには、いくつかの評価指標を用いることが重要です。代表的な指標として、シルエットスコアとダビーズ・ボウルディン指数があります。これらの指標は、クラスタリングの質を数値的に評価するために使用されます。この記事では、それ...
機械学習を学ぶ DBSCANによる異常検出とクラスタリング | クラスタリング | Pythonによる機械学習を学ぶ
DBSCANによる異常検出とクラスタリングDBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）は、データの密度に基づいてクラスタを形成する教師なし学習アルゴリズムです。この手法は、特に異常検出やノイズの多いデータに対して有効です。DBSC...