教師あり学習
データセット：ラベル付きデータを複数集めたもの
あらかじめ「正解」となるラベルの付いたデータセットが用意されている
正解のデータに基づき、アルゴリズムに学習をさせる
さらに分類と回帰という二つの種類に分類できる
分類：質的な二値に分類する作業を行う
→第一種の過誤と第二種の過誤
回帰：回帰分析を行って予測モデルを立てる
一定のパフォーマンスが出せるようになったら学習をストップさせる
教師データの量が不十分だと…：過学習
https://gyazo.com/4bbf5e287e3df8b009eca3963d08ace3
https://www.sbbit.jp/article/cont1/49067 (2021/2/11)
参考
【機械学習入門】教師あり学習と教師なし学習 | Avinton Japan
https://avinton.com/blog/2017/11/supervised-and-unsupervised-machine-learning/ (2021/2/11)
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