はじめに

こんにちは、岩橋です。
今回から複数回に渡って、Python機械学習ライブラリscikit-learnのcheat-sheetを解説してみたいと思います。

筆者が機械学習を勉強し始めた際、ニューラルネットワーク・サポートベクターマシン・ランダムフォレストなど…アルゴリズムばかりが先に情報として溢れていて「機械学習」を俯瞰して体系的に見ることが難しい状況でした。

結局何ができるの?…そんな時に出会ったのが、この「cheat-sheet」でした。

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このcheat-sheetから、機械学習は大きく回帰識別分類次元削減=主成分分析の4つの目的の達成の為に使用されること、そしてその目的と状況に応じてアルゴリズムが決定されることがわかります。

この4つの目的を組み合わせることで、あらゆることを可能にするのが「機械学習」となります。

第1回では、cheat-sheetの解説と少し実践もしてみたいと思います。最終的には今回紹介する全てのアルゴリズムを実践したいと思っています…汗。

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