多種類の機械学習モード

多種類の機械学習モード
SVM(Support vector machine)
「分類問題」(Classification Problem)は、区分問題を解決します.
分類問題を解決するモードを分類器と呼ぶ.

各シェイプの軸をフィーチャー(Feature)と呼びます.
赤い直線(ベクトル)をサポートベクトルと呼びます.
そのベクトルの距離をMarginと言います.
重要なのは、Marginにモデルを学習させ、拡張させることです.

예외로, Feature가 다른 분류에 해당하는 경우가 발생하면,
Feature의 개수를 늘려서 학습시키는것이 일반적이다.

KNN(k-Nearest Neighbors
類似した属性を持つオブジェクト間でクラスタ化するアルゴリズム

けっていじゅ
はい、繰り返し推演できない方法です.

けっていじゅ
けっていツリーコンビネーションモデル

意思決定ツリーは一人で決まるとしたら、
ランダムな森は自由民主主義と言える.
それぞれの決定木が決定し、最後に投票で最終的な答えを決定します.