教師あり学習
機械学習の方法のうち、正解のデータ(教師データ）が用意されている学習方法。
0~9のうちのどの数字かがわかっているデータを大量に読み込ませ、そこから特徴を学習し、新しく読み込むデータに応用するというもの。
教師あり学習は分類と回帰という2グループに分けることができる。
分類
分類問題とは、出力がカテゴリであるものを言います。（”赤”や”青”あるいは”病気”や”病気でない”など）結果を離散出力で予測します。
例) 不動産データにて、見込み販売価格で家が売れるかどうかを出力
回帰
回帰問題とは、出力が実際の値であるものを言います。（”金額”や”重さ”など）連続出力内で結果を予測し、入力変数をいくつかの連続関数にマップします。
例) 不動産データにて、住宅規模データをもとに、販売価格を予測
具体例
迷惑メールの分類
特徴：特定の単語の出現傾向
引用および参考