Web教科書 潜在的ディリクレ配分法（LDA）
潜在的ディリクレ配分法 (LDA: Latent Dirichlet Allocation) 解説 潜在的ディリクレ配分法（LDA）とは、トピックモデル（文書の話題分析）における最も代表的な手法です。2003年にDavid Bleiらによっ...
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Web教科書 Web教科書 主成分分析（PCA）
主成分分析 (PCA: Principal Component Analysis) 解説 主成分分析（PCA）とは、たくさんの変数（次元）を持つデータを、情報の損失をできるだけ抑えつつ、少ない変数（次元）に要約する「次元削減」の手法です。 ...
Web教科書 次元削減
次元削減（Dimensionality Reduction） 解説 次元削減とは、データが持っている情報の損失をできるだけ抑えながら、変数（特徴量）の数を減らしてデータを要約する手法です。 例えば、「身長」「体重」「座高」「足のサイズ」……...
Web教科書 コンテンツベースフィルタリング
コンテンツベースフィルタリング (Content-Based Filtering) 解説 コンテンツベースフィルタリング（内容ベースフィルタリング）とは、商品やコンテンツそのものが持つ「属性（特徴）」を分析し、ユーザーが過去に好んだものと似...
Web教科書 コールドスタート問題
コールドスタート問題 (Cold Start Problem) 解説 コールドスタート問題とは、レコメンドシステムにおいて、新規ユーザーや新規アイテムの情報（履歴データ）が不足しているために、適切な推薦ができなくなる問題のことです。 「初対...
Web教科書 クラスタリング
クラスタリング（Clustering） 1. 解説 クラスタリング（クラスター分析）とは、データの中から「似ているもの同士」を自動的に集めてグループ分け（クラスター化）する手法です。 最大の特徴は、正解データ（「これはAです」というラベル）...
Web教科書 協調フィルタリング
協調フィルタリング (Collaborative Filtering) 解説 協調フィルタリングとは、多くのユーザーの行動履歴（購入、評価、閲覧など）を蓄積・分析し、「好みが似ているユーザーは、他の商品に対する評価も似ているだろう」という前...
Web教科書 ウォード法
ウォード法（Ward’s Method） 解説 ウォード法は、「階層的クラスタリング」の中で最も一般的で、精度が良いとされる手法です。 k-means法のように最初からグループを決めるのとは異なり、最初は「バラバラのデータ」からスタートし、...
Web教科書 t-SNE
t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) 解説 t-SNE（ティー・スニー）とは、高次元データを2次元や3次元に圧縮し、人間が目で見て分かるように可視化するための「非線形」な次元...
Web教科書 k-means 法
k-means 法（k-means clustering） 1. 解説 k-means 法（k平均法）は、教師なし学習における「非階層的クラスタリング」の代表的なアルゴリズムです。 データを「あらかじめ決めた k 個のグループ（クラスター）...