データサイエンスの技術 機械学習概論I 第2回 回帰問題とモデル選択

講師

赤穂　昭太郎

(産業技術総合研究所上級主任研究員)

放送日時

• その他

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データから法則を導き出し、結果を予測し、サービス内容を適正化するデータサイエンスの技術。そうした技術の基本となるのが「機械学習」である。シリーズでは、統計・多変量解析やデータマイニング、教師あり・なし学習、クラスタリングなど重要な概念を取り上げる。第２回は、回帰問題を通じて汎化能力と次元の呪いについて解説する。