【G検定】トピックモデルとLDA
2023年2月25日
トピックモデル トピックモデル トピックモデルは、テキストやドキュメントなどの非構造化データの大規模なコレクションでパターンとテーマを識別するのに役立つ機械学習手法の一種です。 トピックモデルの目標は、ドキュメントの大規 […]
【G検定】レコメンドシステム 協調フィルタリングとコンテンツベースフィルタリング
2023年2月24日
レコメンドシステム レコメンドシステムの概要 機械学習のレコメンデーション システムは、ユーザーの履歴データと好みに基づいて、パーソナライズされた提案をユーザーに提供するように設計されたアルゴリズムです。これらのシステム […]
【G検定】主成分分析 (PCA)
2023年2月23日
主成分分析 主成分分析 主成分分析 (PCA) は、可能な限り多くの変動性を保持しながら次元を削減することにより、データセットの基になる構造を特定するために使用される一般的な統計手法です。PCA には、主成分と呼ばれるデ […]
【G検定】k-means法（階層なしクラスタリング）
2023年2月22日
k-means法 k-means法 k-means 法は、データのクラスタリングに使用される一般的な教師なし機械学習アルゴリズムです。これは、一連のデータ ポイントがあり、それらを類似性に基づいてクラスターにグループ化す […]
【G検定】自己回帰モデル(ARモデル)
2023年2月21日
自己回帰モデル 自己回帰モデル 自己回帰モデル (AR モデル) は、過去の値に基づいて時系列の将来の値を予測する統計モデルです。つまり、過去の観測を使用して将来の観測を予測することにより、時間の経過に伴う一連の観測間の […]