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ML InterviewCat

01 ML InterviewCat02 イントロダクション03 機械学習エンジニアの面接フローとその対策04 第1章 データ基盤 (Data Platform)05 第2章 データベース (Database)06 第3章 データエンジニアリング (Data Engineering)07 第4章 特徴量エンジニアリング (Feature Engineering)08 第5章 統計 (Statistics)09 第6章 教師あり学習 (Supervised Learning)10 第7章 教師なし学習 (Unsupervised Learning)
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第6章 教師あり学習 (Supervised Learning)

教師あり学習 - Simple yet best

教師あり学習は、ラベル付きの学習データから関数を推論するための機械学習アルゴリズムです。学習データは実データセットから構成されます。例: 身長と体重を知って、その人の性別を識別することです。以下は人気のある教師あり学習アルゴリズムです。
  • 回帰 (Regression)
    • サポートベクトルマシン (Support Vector Machine)
    • ナイーブベイズ (Naive Bayes)
    • K最近傍法 (K-nearest neighbors)
    • 決定木 (Decision Trees)
    • ランダムフォレスト (Random Forest)

    線形回帰 (Linear Regression)

    ⚙️ モデルの種類: 回帰 (Regression)
    線形回帰の式は、従属変数 と1つまたは複数の独立変数 の関係をモデル化するために使用されます。最も単純な形式である単純線形回帰は、以下のように表されます。

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    ML InterviewCat

    ML InterviewCatは機械学習エンジニアが面接に挑む上で必要な知識を学習できる教材です。要素技術の解説 + 面接で問われるドメイン知識の一問一答の面接質問が掲載されています。

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    第5章 統計 (Statistics)第7章 教師なし学習 (Unsupervised Learning)