Definition
この用語は、機械学習を教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習、強化学習に構造的に分類するものを指します。線形回帰や決定木などのコアなアルゴリズムファミリーから、モデルの評価指標、交差検証、特徴量エンジニアリングに至るまで、機械学習の全体像と主要な手法体系を網羅しています。
Summary
機械学習のパラダイム、アルゴリズム、評価指標の包括的な分類。
Key Concepts
- 教師あり学習
- 教師なし学習
- 強化学習
- モデル評価
Use Cases
- アルゴリズム選択ガイド
- データサイエンスワークフローの計画
- 学術的な分類体系の作成