教師あり学習
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、 $ (x1,y1) , $ (x2,y2) , . . . のように与えられる。ここで、 $ y_iは0または1の2値を取るラベルで、 $ x_iはi 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 $ y=f(x) を求めることである。回帰問題でもほぼ同様で、違いは$ y_i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 $ xにそれを適用して、予言 $ y=f(x) 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。 出典リスト
2019年11月10日参照