統計学と機械学習の用語
統計用語
- 標本：データを構成する個々の例
- 観測値：標本が持つ値
- パラメータ：観測値がどのような値になるのかの傾向を決めている値(データに依存せずに決まる部分をモデル)
- 検定：データについての仮説が正しいかどうかを明らかにする．
- 推定：まだ観測されていない値の予測
機械学習用語
- 学習・訓練：プログラムにルールを獲得させる
- タスク：機械学習の目標
教師あり学習
入力と入力に対する出力の正解例(教師信号)を多数与えて，識別モデルを学習させる．
代表的なタスクは，分類と回帰
- 分類：入力をあらかじめきめられた有限個のカテゴリに分類する．
- 回帰：実数値を出力とする．
教師なし学習
生成モデルを学習させる．「このようなルールで分類，回帰を行う」という識別モデルに対して，生成モデルでは，「観測されたデータはこのように生成される」というメカニズムを表現する．
代表的なタスクは，クラスタリングと次元削減
- クラスタリング：データのグループ分け
- 次元削減：入力をよりシンプルな表現に変換
参考
- 手塚 太郎，"しくみがわかるベイズ統計と機械学習"
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