第１章 序論
Last-modified: Tue, 24 Oct 2017 21:17:59 JST (2384d)
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全体を通して 
- パターン認識と機械学習の分野の大枠と、問題設定（何を目標とするか）
- 確率論や決定理論、情報理論の基礎知識
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- 教師あり学習、教師なし学習、強化学習
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- 教師あり学習--入力xを自然界に入力するとどのような結果になるか知りたい
- 例: 手書きの文字を人間は何と解釈するか、計算機の中で再現したい
- 入力xと答えtの組を大量に用意して（訓練集合）、隠れている規則性を計算機に見つけさせて（「訓練」または「学習」）y(x)という関数にする
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- 教師なし学習--例: クラスタリング
- データxのみで目標値はない
- 似通ったデータを任意の数のグループに分類する
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