第3回:機械学習概論:考え方と枠組み

3.1 機械学習の考え方

機械学習とは

機械学習に向いていること,向いてないこと

応用例

チャレンジ

3.2 機械学習のタイプ

教師あり/教師なし学習

バッチ学習とオンライン学習

インスタンスベース

3.3 全体フレームワーク

アヤメ(Iris)データセット

アヤメ問題

ヒオウギ・アヤメ(Iris-Setosa)ブルーフラッグ (Iris-Versicolour)バージニカ (Iris-Virginica)
iris_setosa.jpg (C) Malcolm Manners - CC BY 2.0iris_versicolour.jpg (C) Maja Dumat - CC BY 2.0iris_verginica.jpg (C) Frank Mayfield - CC BY-SA 2.0

3.4 実装フロー


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