教師あり学習

教師あり学習（きょうしありがくしゅう, Supervised learning）とは、機械学習の手法の一つである。事前に与えられたデータをいわば「例題（＝先生からの助言）」とみなして、それをガイドに学習（＝データへの何らかのフィッティング）を行うところからこの名がある。

典型的なものとして分類問題と回帰問題がある。たとえば最も簡単な分類問題である2値分類問題では、訓練データ（例題）が、典型的にはベクトルとラベルの組として、 $({\bold x}_1, y_1), ({\bold x}_2, y_2), ...$ のように与えられる。ここで、 $y_i$ は0または1の2値を取るラベルで、 ${\bold x}_i$ は $i$ 番目のデータの座標を表す。そして「学習」とは、これらのデータに何らかの基準でもっとも合う関数関係 $y=f(x)$ を求めることである。回帰問題でもほぼ同様で、違いは $y_i$ が離散値の代わりに実数値を取るということである。