学習モデル
回帰問題-Regression-
- 単回帰
- 多項式回帰
- 重回帰
- Ridge回帰
- Lasso
- elastic-net
- 主成分回帰（PCA）のメモ
- 部分的最小２乗法（PLS）のメモ
- サポートベクター回帰（SVR)のメモ
- 決定木回帰(DTR)のメモ
- Random Forest Regression
分類問題-Classifier-
- ロジスティック回帰
- サポートベクターマシン(SVM)
- k-最近傍法
- ナイーブベイズ(Naive Bayes)
- Detection Tree Classification(決定木)
- Random Forest Classification(ランダムフォレスト）
- 判別分析
クラスタリング-Clustering-
次元削減-Dimensionality Reduction-
教師あり学習と教師なし学習
強化学習
前処理
カテゴリ変数
エンコーディング
ラベルエンコーディング
One-Hotエンコーディング
ダミーエンコーディング
テキストデータ
類似度
コサイン類似度
相関係数