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機械学習およびデータマイニング

問題分類クラスタリング回帰異常検知相関ルール（英語版）強化学習構造化予測（英語版）特徴量設計（英語版）表現学習（英語版）オンライン学習（英語版）半教師あり学習（英語版）教師なし学習ランキング学習（英語版）文法獲得（英語版）
教師あり学習（分類 • 回帰）決定木（英語版）アンサンブル（バギング、ブースティング、ランダムフォレスト） k-NN 線形回帰単純ベイズニューラルネットワークロジスティック回帰パーセプトロン関連ベクトルマシン (RVM)（英語版）サポートベクトルマシン (SVM)
クラスタリング BIRCH（英語版）階層的（英語版） k平均法期待値最大化法 (EM) DBSCAN OPTICS（英語版）平均値シフト（英語版）
次元削減因子分析 CCA ICA LDA（英語版） NMF（英語版） PCA t-SNE
構造化予測（英語版）グラフィカルモデルベイジアンネットワーク CRF HMM
異常検知 k-NN 局所外れ値因子法
ニューラルネットワークオートエンコーダディープラーニング DeepDream 多層パーセプトロン RNN LSTM GRU 制約ボルツマンマシン（英語版） SOM CNN U-Net
強化学習 Q学習 SARSA 時間差分 (TD)（英語版）
理論偏りと分散のトレードオフ計算論的学習理論（英語版）経験損失最小化（英語版）オッカム学習（英語版） PAC学習統計的学習（英語版） VC理論（英語版）
学会・論文誌等 NIPS（英語版） ICML（英語版） ML（英語版） JMLR（英語版） ArXiv:cs.LG
全般統計学および機械学習の評価指標
表話編歴

テンプレートの解説[作成]

編集者は、このテンプレートをサンドボックスとテストケースで試すことができます。（解説）
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