教師あり学習（きょうしありがくしゅう, ）とは、機械学習の手法の一つである。
既知の「問題」に対する「解答」を「教師」が教えてくれるという方法であり、「生徒」であるアルゴリズムが未知の「問題」に対応する「解答」を推論する事から名付けられたものである。そのような訓練に用いるデータを事を教師データとも呼ぶ。
概要.
機械学習の定義に沿って言えば、教師あり機械学習は以下のような機械学習であるといえる：
アルゴリズム.
アルゴリズムは未知のデータからに対応するの分布の情報を推測する必要があるが、この推論の為に事前知識として与えられる訓練データにはから推論しなければならないが「解答」としてついている。
訓練フェーズと汎化フェーズ.
変数の名称.
タスク.
回帰.
を用いる事が多い。
回帰の目標は、汎化誤差（予測誤差、予測損失とも）
分類.
分類タスクでは、事前に定められた有限個のクラスが定められていて、各クラスには、「ネコ」、「イヌ」などのクラスラベル（もしくは単にラベル）と呼ばれるクラス名が割り振られている。分類タスクの目的は与えられた入力がのいずれに属するかを当てる事である。
を使う。
を使う。
回帰と分類の関係性.
をかける事でこの問題を解決する。
逆に確信度を使った分類タスクを回帰タスクに流用する事もでき、この場合は上と同様の理由でソフトマックス変換の逆変換をかける必要がある。
バイアスと分散のトレードオフ.
とする。
このとき、予測誤差の訓練データ集合に関する期待値（期待予測誤差）
は以下を満たす：
ここで、
ここで
なので、
ベイズ規則.
回帰.
分類.
半教師あり学習.
半教師あり学習の一種は部分のデータがラベルを付き、部分のデータがラベルを付かないこと。他の状況は、学習の目標はデータのラベルよりも多い場合。例えば、画像のボックスのラベルだけで、分割の役割を果たすこと。
概要.
トレッドル（）は、自動車などの機械の一部で、足で操作し、機械に装備されている車輪を転がす力を与えるもの。トレッドルは電動ウォーターポンプでも使用される。
鉄道.
鉄道では、トレッドルとは列車の通過を検出する装置のこと。軌道回路と似た働きをする。鉄道信号機を停止現示にするために使われることもある。
甲子改元
区域.
現在の区域.
歴史.
松本白鸚 (初代)