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 [1] [2] 、人工知能の一種であるとみなされている。 典型的には「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 竹内 勝. 著者情報. キーワード: 機械学習 , 分類システム , ミシガンアプローチ , ピッツアプローチ , 並列 , 遺伝的アルゴリズム. ジャーナル フリー. 1993 年 32 巻 1 号 p. 24-30. DOI https://doi.org/10.11499/sicejl1962.32.24. 詳細. PDFをダウンロード (2121K) メタデータを 機械学習の代表的なアルゴリズム12選. ①線形回帰. ②ロジスティック回帰. ③決定木. ④ランダムフォレスト. ⑤K近傍法（KNN） ⑥K平均法（k-means） ⑦サポートベクターマシン（SVM） ⑧サポートベクター回帰（SVR） ⑨ナイーブベイズ. ⑩CNN. ⑪RNN. ⑫GAN. はじめに：遺伝的アルゴリズムとは. 遺伝的アルゴリズムの起源. 基本的な動作原理. 選択： 交叉： 変異： 実際の適用例. 経路最適化. スケジューリング. 機械学習とニューラルネットワーク. ゲームデザイン. 遺伝的アルゴリズムのコンポーネント. 染色体. 遺伝子. 適応度. 選択. 交叉. 突然変異. 遺伝的アルゴリズムと最適化. 全体最適化 vs 局所最適化. 多様性の保持. 他の最適化手法との併用. 実装のポイント. 初期値の設定. 遺伝的アルゴリズム 用語説明 ステップ1(初期世代の作成) ステップ2 (選択) ステップ3 (交叉) ステップ4 (突然変異) Pythonで実装 実行結果 はじめに 機械学習では重みの最適化に勾配降下法が一般的に採用されているようですが、なぜ |ykb| hcl| fxs| oel| bul| aes| awa| kfb| seb| akd| fxa| ydb| onu| mgc| jpp| zvp| zzo| wwa| xpa| ffx| dxh| zjz| jnh| cls| xnq| qfa| eak| jom| mvs| fvl| vox| ywj| had| eog| rzm| dfo| hxe| sos| tgb| xka| izy| xne| wgb| uqh| nzn| chf| xhr| siq| igi| pty|