はじめに

機械学習を学びたいのですが、基礎から学ばないと落ち着かないので、
アルゴリズムのお勉強します。

学習の種類

機械学習の学習には、以下のような種類があります。

回帰は、連続するデータのこと。
時系列、例えば特定の企業の成長率や、特定の人物の身長の推移。
連続するデータに関数的な法則性を見いだすことができれば、今後どうなるかなどを予測することができます。

分類は、特定の事象を分類に分けること。
例としては、受信したメールが迷惑メールかそうでないか。画像の中の数字が0〜9のいずれか。
分類数が2通りであるものを二値分類、3通り以上のものを多値分類と呼びます。

クラスタリングは分類と似ていますが、ラベルがついていません。(正解、不正解という答えのある分類ではないということ）
例としては、特定の居住区内100人の年収データなど。

機械学習は、膨大なデータを投入することで精度を増していきます。
学習には、答えのある学習（教師あり学習）と、答えのない学習（教師なし学習）があります。
今回紹介した種類でいうと、回帰と分類が教師あり学習。クラスタリングは教師なし学習にあたります。

とりあえず学習の種類について学びました。今後各学習の深掘りを行っていければと思います。

以上です。お疲れ様でしたー。