機械学習にはさまざまなアルゴリズムがあることを知っているだろうか。代表的な機械学習アルゴリズム「SVM」「k平均法」「アプリオリ法」について紹介する。 サポートベクターマシン（SVM）はデータセットを分析して複数のクラスに分類する機械学習 ...

目的や分析するデータの内容によって、選択すべき機械学習アルゴリズムは変わる。例えば製品管理に適したアルゴリズムと、売り上げ予測に適したアルゴリズムは同じとは限らない。アルゴリズムの真価を引き出すには、事前に目的を明確にすることと ...

サポートベクターマシン（SVM, Support Vector Machine）についてのまとめ サポートベクターマシン（SVM）は、分類問題を解くための機械学習アルゴリズムの一つであり、特に小規模なデータセット（10万サンプル以下）で強力な性能を発揮します。 SVMの目的は ...

サポート ベクター マシン (SVM) は、より少ない計算コストで比較的優れたパフォーマンスを発揮するもう 1 つの単純なアルゴリズムです。 SVM は回帰問題と分類問題の両方に使用できますが、分類に広く使用されています。最もよく使用される 3 つの ...

サポートベクターマシン（英: support-vector machine, SVM）は、1963年にウラジミール・ヴァプニクによって発案された教師あり学習を用いるパターン認識モデルの一つである。 当初は線形判別だけだったが、非線形な分類や回帰へ適用できる。 ちょい理論 SVMは ...

今回は、機械学習の主要な12のアルゴリズムの概要や活用シーンを理解できるように、わかりやすく説明します。 機械学習を知る上で必要不可欠な用語（教師あり学習など）に関しても、この記事を通して、きちんと理解できるようになっています。

株式会社グリッドは、従来の機械学習アルゴリズムに対して量子アルゴリズムを応用した「量子インスパイア型 分類アルゴリズム」を開発し、シミュレーションと理論によって、その有用性を実証したことを発表した。「量子インスパイア型」とは ...