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出典(authority):フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』「2017/03/27 20:55:03」(JST)
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教師あり学習(きょうしありがくしゅう, 英: 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二値分類問題では、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、 のように与えられる。ここで、 は0または1の2値を取るラベルで、 は 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 を求めることである。回帰問題でもほぼ同様で、違いは が離散値の代わりに実数値を取るということである。
このような関数関係が求められれば、未知のデータ にそれを適用して、予言 を与えることができる。分類問題であればこれを分類器、回帰問題であればこれを回帰曲線などと称する。
関連項目
- バックプロパゲーション
- サポートベクターマシン
- ID3
- 単純ベイズ分類器
- 過剰適合
- 事例ベース推論
- ブースティング
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