数学
解析学、代数学、幾何学、統計学、論理・基礎論、情報・暗号、機械学習、金融・ゲーム理論、初等数学
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2021.04.13
/機械学習 決定木とは
機械学習、分類や意思決定の分岐を階層的に表した樹形図、学習アルゴリズム、多様性指数、ジニ係数、情報利得
/機械学習 ｋ平均法とは
k-means 法、クラスタ分析、クラスタの重心との距離を最も小さくする基準でクラスタを形成、アルゴリズム
/機械学習 重回帰分析とは
目的変数（従属変数） と説明変数（独立変数） の間に定量的な関係、回帰式、残差、回帰式の導出と評価、寄与率、テコ比
/機械学習 ベイズの定理とは
ある事象の確率 を関連する条件の知識に基づいて求める手法、加法定理と乗法定理、ベイズの定理を導く、ベイズ推定
/機械学習 主成分分析とは
互いに相関のある多数の変数から相関のない少数の合成変数（主成分）に要約、主成分の導出、寄与率、累積寄与率、因子負荷率
/機械学習 ウォード法とは
クラスタ分析の手法の１つ、クラスタ内の平方和を最も小さくする基準でクラスタを形成、クラスタ間の距離
/機械学習 回帰分析とは
短回帰、目的変数と説明変数の関係を表す回帰式を求める、平方和、偏差積和、残差平方和、寄与率、標準化残差、テコ比
/機械学習 サポートベクトルマシンとは
空間内の点の分類、目的変数、マージン、ラグランジュ未定乗数法、ラグランジュ関数、双対表現、カーネル関数
/機械学習 ニューラルネットワークとは
脳機能の特性に類似した数理的モデル、ニューロンとシナプスのネットワーク、ネットワーク関数、二乗和誤差、誤差逆伝搬法