機械学習
教師あり学習に属する代表的なタスクとして回帰と分類がある。教師あり学習において、目的変数yが量的変数である場合を回帰(regression)、有限集合に値を取るカテゴリ型変数のである場合を分類(classification)もしくは判別と呼ぶ。
ISBN 0-19-853864-2.
Stuart Russell & Peter Norvig, (2009). Artificial Intelligence – A Modern Approach. Pearson, ISBN 9789332543515.
Ray Solomonoff, An Inductive Inference Machine, IRE Convention Record, Section on Information Theory, Part 2, pp., 56–62, 1957.
Ray Solomonoff, An Inductive Inference Machine A privately circulated report from the 1956 Dartmouth Summer Research Conference on AI.
Sergios Theodoridis:「機械学習-ベイズと最適化の観点からー」(原著第2版)、共立出版、ISBN 978-4-320124967 (2022年12月21日)。
Jean Gallier and Jocelyn Quaintance: "Algebra, Topology, Differential Calculus, and Optimization Theory For Computer Science and Machine Learning",(Oct.30,2022)PDF
機械学習(きかいがくしゅう、英: machine learning)とは、経験からの学習により自動で改善するコンピューターアルゴリズムもしくはその研究領域で、人工知能の一種であるとみなされている。「訓練データ」もしくは「学習データ」と呼ばれるデータを使って学習し、学習結果を使って何らかのタスクをこなす。例えば過去のスパムメールを訓練データとして用いて学習し、スパムフィルタリングというタスクをこなす、といった事が可能となる。
機械学習は以下の分野と密接に関係する:
計算統計学(英語版):計算機を使った予測に焦点を当てた分野
数理最適化:定められた条件下における最適解の探索に焦点を当てた分野
データマイニング:教師なし学習(後述)における探索的データ解析に焦点を当てた分野
機械学習という名前は1959年にアーサー・サミュエルによって造語された。