サポートベクターマシン（SupportVectorMachines,SVM）は二値分類モデルであり、その基本モデルは特徴空間上で定義された最大の間隔を持つ線形分類器です。この間隔最大化により、SVMはパーセプトロンとは区別さ...

K最近傍（k-NearestNeighbor,KNN）分類アルゴリズムは、理論的に成熟した手法であり、最もシンプルな機械学習アルゴリズムの一つです。この方法の考え方は次の通りです：特徴空間において、もしあるサンプルの近...

ランダムフォレスト（RandomForest、略してRF）は広範な応用可能性を持っており、マーケティングから医療保険まで多岐にわたり利用されています。マーケティングシミュレーションのモデリングや顧客の獲得、維持...

ニューラルネットワークは所謂ディープラーニングの基礎であり、必須の知識ポイントです。これは人間の脳内のニューラルネットワークから着想を得ており、最も有名なアルゴリズムはバックプロパゲーション（backp...

クラスタリング分析は群分析とも呼ばれ、（サンプルまたは指標の）分類問題を研究するための統計的分析方法であり、同時にデータマイニングにおける重要なアルゴリズムでもあります。クラスタリング（Cluster）分...

ベイジアン分類アルゴリズムは統計学に基づく分類方法の一種であり、確率と統計の知識を利用してデータを分類するアルゴリズムのカテゴリーに属します。多くの場面で、ナイーブベイズ（NaïveBayes,NB）分類アル...

決定木（DecisionTree）は、さまざまな状況の発生確率が既知である場合に、決定木を構築して純現在価値の期待値がゼロ以上となる確率を求め、プロジェクトリスクを評価し、その実行可能性を判断するための意思決...