第１章　序論 のバックアップソース(No.1)

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  • 1 (2017-10-24 (火) 20:53:39)

*全体を通して [#g2eaaa3a]
-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

*1.0 [#u54736c1]
-教師あり学習、教師なし学習、強化学習

-教師あり学習--入力&bold(){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&bold(){x}と答え&bold(){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」）&italic(){y}(&bold(){x})という関数にする

-教師なし学習--例: クラスタリング
--データ&bold(){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