教師あり学習

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。事前に与えられたデータをいわば「例題（＝先生からの助言）」とみなして、それをガイドに学習（＝データへの何らかのフィッティング）を行うところからこの名がある。

典型的なものとして分類問題と回帰問題がある。たとえば最も簡単な分類問題である二値分類問題では、訓練データ（例題）が、典型的にはベクトルとラベルの組として、 のように与えられる。ここで、 は0または1の2値を取るラベルで、 は 番目のデータの座標を表す。そして「学習」とは、これらのデータに何らかの基準でもっとも合う関数関係  を求めることである。回帰問題でもほぼ同様で、違いは  が離散値の代わりに実数値を取るということである。

このような関数関係が求められれば、未知のデータ  にそれを適用して、予言  を与えることができる。分類問題であればこれを分類器、回帰問題であればこれを回帰曲線などと称する。

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。

関連項目 
 バックプロパゲーション
 サポートベクターマシン
 ID3
 単純ベイズ分類器
 過剰適合
 事例ベース推論
 ブースティング
 教師なし学習

参考文献 

機械学習
人工知能
教育心理学