教師あり学習の概要
回帰のための線形手法
分類のための線形手法
基底展開と正則化
カーネル平滑化法
モデルの評価と選択
モデル推論と平均化
加法的モデル、木、および関連手法
ブースティングと加法的木
ニューラルネットワーク
サポートベクトルマシンと適応型判別
プロトタイプ法と量近傍探索
教師なし学習
ランダムフォレスト
アンサンブル学習
無向グラフィカルモデル
高次元の問題：ｐ＞＞Ｎ
3.7
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2.3
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