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（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 ...

機械学習は、現代の株式投資において重要な役割を果たしています。データからパターンを学び、それをもとに将来の株価動向を予測するための強力なツールです。本記事では、株式投資に役立つさまざまな機械学習アルゴリズムの特徴を解説し、具体的な ...

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 ...