機械学習の分類

# これは何?

機械学習の分類にはいろいろ手法がありますが、いくつかのサイトからヒントを得て、日本と英語でマインドマップに書いてみました。

# マインドマップ

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/51055/a5f133e0-d26e-9529-cce9-e24515c2661a.png )
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# 表とテキスト

| 機械学習 Machine Learning |  |  |  |  |  |
|-|-|-|-|-|-|
|  | 古典学習 (Classical Learning) |  |  |  |  |
|  |  | 教師あり (Supervised) |  |  |  |
|  |  |  | 分類 (Classification) |  |  |
|  |  |  |  | k近傍法 | k-NN(k-Nearest Neibour) |
|  |  |  |  | 単純ベイズ分類(Naive Bayes) |  |
|  |  |  |  | サポートベクタマシン | SVM(Support Vector Machine) |
|  |  |  |  | ロジスティック回帰 | Logistic Regression |
|  |  |  |  | 決定木 | Decision Tree |
|  |  |  |  | 用途： |  |
|  |  |  |  |  | ID不正検知(Identity Fraud Detection) |
|  |  |  |  |  | 画像分類(Image Classification) |
|  |  |  |  |  | 診断(Diagnostics) |
|  |  |  |  |  | チャーン分析＝顧客維持 (Churn Survey Customer Retention) |
|  |  |  | 回帰 (Regerssion) |  |  |
|  |  |  |  | 線形回帰 | Linear Regression |
|  |  |  |  | 多項式回帰 | Polynomial Regression |
|  |  |  |  | Ridge回帰 | Ridge Regression |
|  |  |  |  | Lasso回帰 | Lasso Regression |
|  |  |  |  | 用途： |  |
|  |  |  |  |  | 人気度予測(Ad. Popularity Prediction) |
|  |  |  |  |  | 天気予報(Weather Forecasting) |
|  |  |  |  |  | 市場予測(Market Forecasting) |
|  |  |  |  |  | 平均寿命(Estimating Life Expectency) |
|  |  |  |  |  | 人口予測(Population Prediction) |
|  |  | 教師なし (unsupervised) |  |  |  |
|  |  |  | クラスタリング (Clustering) |  |  |
|  |  |  |  | K-Meansクラスタリング | K-Means |
|  |  |  |  | Mean-Shiftクラスタリング | Mean-Shift |
|  |  |  |  | ファジーC-Meansクラスタリング | Fuzzy C-Means |
|  |  |  |  | DBSCAN | DBSCAN |
|  |  |  |  | 凝集型階層的クラスタリング Agglomerative Hierarchical Clustering(AHC) |  |
|  |  |  |  | 用途： |  |
|  |  |  |  |  | ターゲットマーケティング(Target Marketing) |
|  |  |  |  |  | リコメンデーション(Recommendation System) |
|  |  |  |  |  | 顧客セグメンテーション(Customer Segmentation) |
|  |  |  | パターン抽出 (Pattern Search) |  |  |
|  |  |  |  | Euclat アルゴリズム | Euclat |
|  |  |  |  | Apriori アルゴリズム | Apriori |
|  |  |  |  | FP-Growth(Frequent Pattern-growth)アルゴリズム |  |
|  |  |  | 次元削減 (Dimension Reduction) |  |  |
|  |  |  |  | t-SNE |  |
|  |  |  |  |  | T-distributed Stochastic Neighbor Embedding |
|  |  |  |  |  | t分布型確率的近傍埋め込み法 |
|  |  |  |  | 主成分分析 | PCA(Principle Component Analysis) |
|  |  |  |  | 潜在意味解析 | LSA(Latent Semantic Analysis) |
|  |  |  |  | 特異値分解 | SVD(Singular Value Decomposition) |
|  |  |  |  | 線形判別分析 | LDA(Linear Discriminant Analysis) |
|  |  |  |  | 多次元尺度法 | MSD |
|  |  |  |  | 用途: |  |
|  |  |  |  |  | 有意味圧縮(Meaningful Compression) |
|  |  |  |  |  | ビッグデータ可視化(Big Data Visualization) |
|  |  |  |  |  | 特徴抽出(Feature Elicitation) |
|  |  |  |  |  | 構造発見(Structure Discovery) |
|  | ニューラルネットと深層学習 (Neural Nets and Deep Learning) |  |  |  |  |
|  |  | 多層パーセプトロン MLP(Multi Layer Perceptrons) |  |  |  |
|  |  | 自己符号化器 Autoencoders |  |  |  |
|  |  |  | seq2seq |  |  |
|  |  | 敵対的生成ネットワーク GAN(Generative Adversarial Networks) |  |  |  |
|  |  | 回帰型ニューラルネットワーク RNN(Recurrent Neural Networks) |  |  |  |
|  |  |  | GRU(Gated Recurrent Unit) |  |  |
|  |  |  | LSTM(Long Short-Term Memory) |  |  |
|  |  | 畳み込みニューラルネットワーク Convolutional Neural Networks(CNN) |  |  |  |
|  |  |  | DCNN(Deep CNN) |  |  |
|  | アンサンブル学習(多数決) (Ensemble Learning) |  |  |  |  |
|  |  | スタッキング(Stacking) |  |  |  |
|  |  | バッギング (Bagging) |  |  |  |
|  |  |  | Random Forest |  |  |
|  |  | ブースティング (Boosting) |  |  |  |
|  |  |  | XGBoost |  |  |
|  |  |  |  | 幅優先 |  |
|  |  |  | LightGBM |  |  |
|  |  |  |  | 深さ優先 |  |
|  |  |  | CatBoost |  |  |
|  |  |  |  | ロシア製 |  |
|  |  |  | AdaBoost |  |  |
|  | 強化学習 (Reinforcement Learning) |  |  |  |  |
|  |  | 遺伝的アルゴリズム | Genetic Algorithm |  |  |
|  |  | A3C |  |  |  |
|  |  | SARSA |  |  |  |
|  |  | Q-Learning |  |  |  |
|  |  | Deep Q-Network(DQN) |  |  |  |
|  |  | 用途： |  |  |  |
|  |  |  | Game AI |  |  |
|  |  |  | Skill Acquisition |  |  |
|  |  |  | Robot Navigation |  |  |
|  |  |  | Realtime Decision |  |  |


# 参考にしたサイト
- [Machine Learning for Everyone In simple words. With real-world examples. Yes, again](https://noeliagorod.com/2019/05/21/machine-learning-for-everyone-in-simple-words-with-real-world-examples-yes-again/) (Neural Networksだけ別枠として Classic と分離)
- [The Future with Reinforcement Learning](https://towardsdatascience.com/the-future-with-reinforcement-learning-877a17187d54) (用途ベースでまとまっている)