一般的に使われている機械学習アルゴリズムには何がありますか
よく使用される機械学習アルゴリズムには次のようなものがあります。
- 線形回帰（Linear Regression）：線形モデルを用いて回帰分析を行うもの。
- ロジスティック回帰: ロジスティック関数を用いた2分類
- 木構造を利用した分類と回帰分析
- ランダムフォレスト：決定木を複数組み合わせた分類および回帰手法
- サポートベクターマシン（SVM）：最佳の超平面を特定することで分類解析を行います。
- 素朴ベイズ（Naive Bayes）： ベイズの定理を利用した分類手法
- K 近傍法（K-Nearest Neighbors）は、最も近い K 個の近傍を探して分類分析を行います。
- データ点を反復的に分割することでクラスタ分析を実行するk-meansクラスタリング
- 主成分分析（PCA）は、次元削減解析によってデータの主要な特徴を抽出します。
- サポートベクター回帰：最適な超平面を求めることで回帰分析を行います。
- ニューラルネットワーク：ニューロン間の接続を模倣して分類・回帰を行う手法
- 隠れたマルコフモデルは、状態遷移確率と観測確率で時系列の解析を行うモデルです。
- 複数の学習器を組み合わせることで分類や回帰分析を行う、バギングやブースティングなどのアンサンブル学習
上記の学習アルゴリズムは一般的な例として示したものであり、他にも多数のアルゴリズムや手法があります。それぞれのアルゴリズムには適した用途と特徴があり、適切なアルゴリズムの選択は問題やデータの特徴を総合的に検討した結果、行われるべきです。
