2023年6月13日 / 最終更新日時 : 2023年6月23日 writer 機械学習 教師あり学習の重要性と応用 教師あり学習は、機械学習の手法の中でも非常に重要なアプローチと言えます。 この手法では、あらかじめ答えが分かっているデータを使用して機械を学習させることができます。 具体的には、学習データには正解のラベルが付いており、各 […]
2023年6月12日 / 最終更新日時 : 2023年6月23日 writer 機械学習 欠測値（欠損値）の定義とは？問題点は？ 欠測値（欠損値）の定義とは？ 欠測値（欠損値）とは、本来取得できるはずだったデータが取得されていない状態を指します。 データの解析においては、欠測値は問題となります。 欠測値の問題点 欠測値の存在により、以下のような問題 […]
2023年6月11日 / 最終更新日時 : 2023年6月23日 writer 機械学習 重回帰分析の活用事例と注意点とは 重回帰分析の活用事例と注意点 重回帰分析は、複数の要因が結果に影響する場合に使用される統計手法です。 単回帰分析とは異なり、重回帰分析では複数の説明変数を使用することができます。 重回帰分析は、主に２つの目的で活用されま […]
2023年6月10日 / 最終更新日時 : 2023年6月23日 writer 機械学習 線形回帰は、未知のデータを予測するための統計的な手法 線形回帰とは何か？ 線形回帰は、未知のデータを予測するための統計的な手法です。 具体的には、既知の関連するデータの値を使用して、未知の変数の値を予測するための数学モデルを構築します。 例えば、過去のデータから線形回帰を適 […]
2023年6月9日 / 最終更新日時 : 2023年6月23日 writer 機械学習 特徴量エンジニアリングの重要性と具体的な手順 特徴量エンジニアリングは、データを解釈しやすくするためのプロセスです。 多くの企業では、データの活用が不十分であり、そこで特徴量エンジニアリングが重要な役割を果たしています。 特徴量エンジニアリングは、データの収集やクレ […]
2023年6月8日 / 最終更新日時 : 2023年6月23日 writer 機械学習 半教師あり学習の基本手法とは 半教師あり学習は、一貫性正則化とエントロピー最小化という2つの手法を基本としています。 これらの手法は、通常、損失関数に組み込まれ、ニューラルネットワークの重み更新に利用されます。 一貫性正則化は、ノイズが加わった入力で […]
2023年5月26日 / 最終更新日時 : 2023年6月23日 writer 機械学習 ダミー変数の重要性と使い方 統計分析を行う際には、ダミー変数という特別な変数を使います。 ダミー変数について詳しく知らない方もいらっしゃるかもしれませんが、統計分析を行う予定がある場合には、必ず理解しておく必要があります。 なぜなら、ダミー変数の理 […]
2023年5月24日 / 最終更新日時 : 2023年6月23日 writer 機械学習 サポートベクターマシン（SVM）の特徴と使われ方 サポートベクターマシン（SVM）は、機械学習の手法の一つです。 主に「教師あり学習」というアルゴリズムのタイプで使用されます。 SVMは、データを「分類」するために使われる手法です。 この手法は、わずかな教師データを使用 […]
2023年5月23日 / 最終更新日時 : 2023年6月23日 writer 機械学習 アンサンブル学習：異なる弱学習器を組み合わせて予測精度を向上させる手法 機械学習では、アンサンブル学習と呼ばれる手法があります。 この手法では、複数の弱学習器を組み合わせて精度を高めることができます。例えば、多数決という考え方を用いることがあります。つまり、予測結果の多数派を最終的な予測とし […]
2023年5月23日 / 最終更新日時 : 2023年6月23日 writer 機械学習 データクレンジングは本当に大切なのか データクレンジングは、データの整合性や関連性を向上させるために行う作業です。 最近では手軽に使えるデータが増えていますが、その一方でエラーや矛盾も増えているため、データクレンジングは絶対に必要な作業と言えます。 データク […]
