第1章 序論 のバックアップ(No.1)
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
1.0
- 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