機械学習のまとめ
1. はじめに
- 機械学習の概要と応用分野
- 機械学習の歴史
2. 機械学習の種類
3. 教師あり学習
- 線形回帰
- ロジスティック回帰について
- サポートベクターマシン（SVM）
- 決定木
- ランダムフォレスト
- k近傍法（k-NN）
- ニューラルネットワーク
4. 教師なし学習
- k-meansクラスタリング
- 主成分分析（PCA）
- ガウス混合モデル（GMM）
5. モデルの評価と最適化
- 交差検証
- ハイパーパラメータのチューニング
- グリッドサーチとランダムサーチ
- 正則化（L1、L2）
6. モデルの解釈性
- SHAP値
- LIME
- 部分依存プロット（PDP）
7. 雑学
- トイプロブレム
- シンボルグラウンディング問題
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