機械学習-目次-

機械学習について、項目ごとの目次（随時更新していく予定）

- [機械学習(Wikipedia)](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92)
- [機械学習をどこよりもわかりやすく解説！　教師ありなし学習・強化学習だけでなく5つのアルゴリズムも完全理解！](https://ainow.ai/2019/11/26/180809/)

参考にしてるもの

- scikit-learn: https://scikit-learn.org/stable/
    - User Guide: https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html#
- 本
    - [機械学習のエッセンス](https://www.amazon.co.jp/gp/product/4797393963/ref=ppx_yo_dt_b_search_asin_title?ie=UTF8&psc=1)
    - [Pythonで実装、はじめての機械学習: 単純パーセプトロン、ニューラルネットワーク、ディープラーニング](https://www.amazon.co.jp/gp/product/B075DJF43Y/ref=ppx_yo_dt_b_search_asin_title?ie=UTF8&psc=1)
    - [東京大学のデータサイエンティスト育成講座](https://www.amazon.co.jp/gp/product/B07PD237GQ/ref=ppx_yo_dt_b_search_asin_title?ie=UTF8&psc=1)
    - [見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑](https://www.amazon.co.jp/gp/product/B07KPSJKH8/ref=ppx_yo_dt_b_search_asin_title?ie=UTF8&psc=1)

# 教師あり学習

**最初にやってほしいタスク（仕事）の正解を含むデータを与えて学習**し、新しいデータに対して仕事をしてもらう
タスク: 分類、予測

##  回帰

- タスク: 予測
- 考え方: https://qiita.com/kazuya_minakuchi/items/186b20efd0eefdeb026b
- 計算方法: https://qiita.com/kazuya_minakuchi/items/859d974d4fe95a3dfe81

## ロジスティック回帰分析

- タスク: 分類
- 考え方: https://qiita.com/kazuya_minakuchi/items/c6f3ec731e9eca74c282

## サポートベクターマシン(SVM)

### SVC(Support Vector Classification)
- タスク: 分類
- 考え方: https://qiita.com/kazuya_minakuchi/items/5102f2d1d865980f279a

### SVR(Support Vector Regression)
- タスク: 予測
- 考え方: 

## 決定木

- タスク: 分類(分類木)、予測(回帰木)
- 考え方: https://qiita.com/kazuya_minakuchi/items/85f919b8a95ea8825190

## k近傍法(kNN, k-nearest neighbor algorithm)

- タスク: 分類、予測
- 考え方: https://qiita.com/kazuya_minakuchi/items/9e73ab5fd1a9c17e3787

## ナイーブベイズ（Naive Bayes）

- タスク: 分類

### 単純ベイズ

- 考え方: https://qiita.com/kazuya_minakuchi/items/c3a0066e90cfdfc8a859

### ガウシアンナイーブベイズ（Gaussian Naive Bayes）

- 考え方: 
- ([自分で何か書くまでは、scikit-learnのページ貼っておく](https://scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.html#gaussian-naive-bayes))

### 多項式ナイーブベイズ（Multinomial Naive Bayes）

- 考え方: 
- ([自分で何か書くまでは、scikit-learnのページ貼っておく](https://scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.html#multinomial-naive-bayes))

### Complement Naive Bayes

- 考え方: 
- ([自分で何か書くまでは、scikit-learnのページ貼っておく](https://scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.html#complement-naive-bayes))

### ベルヌーイナイーブベイズ（Bernoulli Naive Bayes）

- 考え方: 
- ([自分で何か書くまでは、scikit-learnのページ貼っておく](https://scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.html#bernoulli-naive-bayes))

### Categorical Naive Bayes

- 考え方: 
- ([自分で何か書くまでは、scikit-learnのページ貼っておく](https://scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.html#categorical-naive-bayes))

### Out-of-core naive Bayes model fitting

- 考え方: 
- ([自分で何か書くまでは、scikit-learnのページ貼っておく](https://scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.html#out-of-core-naive-bayes-model-fitting))

## ニューラルネットワーク

- タスク: 分類、(回帰)
- 考え方: 
- ([自分で何か書くまでは、scikit-learnのページ貼っておく](https://scikit-learn.org/stable/modules/neural_networks_supervised.html))

## アンサンブル学習

バギング(bagging)、ブースティング(boosting)

### ランダムフォレスト

https://www.sejuku.net/blog/64455
- タスク: 分類、回帰
- 考え方: 
- ([自分で何か書くまでは、scikit-learnのページ貼っておく](https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html#forests-of-randomized-trees))

### 勾配ブースティング

http://rautaku.hatenablog.com/entry/2018/01/13/190818
- タスク: 分類、回帰
- 考え方: 

# 教師なし学習

- **あらかじめ正解を与えられておらず、データに基づき学習する**しくみ
- タスク: クラスタリング、主成分分析・因子分析（次元圧縮）、マーケットバスケット分析
  - クラスタリング:データから似たような特徴を持つものを抽出する
  - 主成分分析、因子分析: 
      - 次元圧縮: 多次元のデータを可視化するために二次元(または三次元)空間にできるだけ見やすい形で射影する
  - マーケットバスケット分析

## k-means法（k平均法）

- タスク: クラスタリング(非階層的クラスタリング)
- 考え方: https://qiita.com/kazuya_minakuchi/items/0b0ba6ac7ee10c4eb6f6

## 混合ガウス分布

- タスク: クラスタリング
- 考え方: 
- ([自分で何か書くまでは、scikit-learnのページ貼っておく](https://scikit-learn.org/stable/modules/mixture.html))

## 主成分分析（PCA）

- タスク: 主成分分析、因子分析、次元圧縮
- 考え方: https://qiita.com/kazuya_minakuchi/items/682731be50e84e7efa45

## LSA: Latent Semantic Analysis

- タスク: 次元圧縮
- 考え方: 
- ([自分で何か書くまでは、scikit-learnのページ貼っておく](https://scikit-learn.org/stable/modules/decomposition.html#truncated-singular-value-decomposition-and-latent-semantic-analysis))

## NMF: Non-negative Matrix Factorization

- タスク: 次元圧縮
- 考え方: 
- ([自分で何か書くまでは、scikit-learnのページ貼っておく](https://scikit-learn.org/stable/modules/decomposition.html#non-negative-matrix-factorization-nmf-or-nnmf))

## LDA: Latent Dirichlet Allocation

- タスク: 次元圧縮
- 考え方: 
- ([自分で何か書くまでは、scikit-learnのページ貼っておく](https://scikit-learn.org/stable/modules/decomposition.html#latent-dirichlet-allocation-lda))

## LLE: Locally Linear Embedding

- タスク: 次元圧縮
- 考え方: 
- ([自分で何か書くまでは、scikit-learnのページ貼っておく](https://scikit-learn.org/stable/modules/manifold.html#locally-linear-embedding))

## t-SNE: t-distributed Stochastic Neighbor Embedding

- タスク: 次元圧縮
- 考え方: 
- ([自分で何か書くまでは、scikit-learnのページ貼っておく](https://scikit-learn.org/stable/modules/manifold.html#t-distributed-stochastic-neighbor-embedding-t-sne))

## マーケットバスケット分析

- タスク: マーケットバスケット分析（Market Basket Analysis）。「Aを買う人にはBも売れる」という関係を分析する。
- 考え方: https://qiita.com/kazuya_minakuchi/items/f42ff61e77db12a22e42

# 強化学習

タスク:制御

## 動的計画法

## モンテカルロ法

## TD学習