２日目 6/2 勉強の記録

２日目　6/2　勉強の記録

今日は機械学習が得意とするタスクとは？をこちらの本で学びました。

やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん ~アヤノ&ミオと一緒に学ぶ 機械学習の理論と数学、実装まで~

 「学んだこと」

得意とするタスクは３種類

回帰、分類、クラスタリング

回帰(Regression)

・教師あり学習

・連続するデータ（時系列データ）を扱うときに使われる

・株価、Webサイトのアクセス数、体重等を予測するときに使われるもの？

分類(Classification)

・教師あり学習

・男性か女性かの判別、スパムメールかの判別などを行う

・分類先が２つのものを２値分類、それ以上のものを多値分類と言う

クラスタリング(Clustering)

・教師なし学習

・ある集合体をそれっぽくグルーピングしてくれる。

注意点

・分類とクラスタリングは別物。やってる事が似ているので私は最初、同じものかと思っていた。クラスタリングは教師なし学習。

「感想」

回帰のイメージが上手く掴めてないので次回に回帰のイメージを深めたい。実際にコードを動かしてみて見ようと思います！

分類って医療に使えそう。例えば腫瘍が陽性か陰性かなど。