Web教科書

線形回帰 (Linear Regression) 解説 線形回帰とは、データの傾向を最もよく表す「直線（または超平面）」を引き、その直線を使って未知の数値を予測する、最も基本的かつ強力な統計手法です。 単回帰と重回帰 予測に使うデータ（説明...

重回帰分析 (Multiple Regression Analysis) 解説 重回帰分析とは、1つの目的変数（予測したい値）に対して、2つ以上の説明変数（予測の手がかりとなる値）を使って予測を行う回帰分析の手法です。 数式と「超平面」のイ...

多クラス分類（Multi-class Classification） 1. 解説 多クラス分類とは、データを「AかBか」の2つではなく、3つ以上のクラス（カテゴリ）に分類するタスクのことです。 例えば、「手書き数字（0〜9の10通り）の認識...

ビッグデータ 解説 ビッグデータとは、従来のデータベース管理システムでは記録・保管・解析が困難なほど巨大で複雑なデータ群のことです。 定義：3つの「V」 ビッグデータの定義として、ダグ・レイニー（Doug Laney）が提唱した以下の「3V...

レコメンデーションエンジン 解説 レコメンデーションエンジンとは、ユーザーの購買履歴や行動ログ、商品の属性データなどを分析し、そのユーザーが興味を持ちそうな商品やコンテンツを予測して提示するシステムのことです。ECサイトの「おすすめ商品」や...

ROC曲線・AUC 解説：モデルの「実力」をグラフにする ROC曲線（Receiver Operating Characteristic Curve）は、AIモデル（特に分類モデル）の性能を評価するためのグラフです。特に、「判定の基準（閾値...

赤池情報量規準 (AIC: Akaike Information Criterion) 解説 赤池情報量規準（AIC）は、1973年に赤池弘次氏によって提案された、モデルの良さを評価するための統計的指標です。「モデルはシンプルで、かつデータ...

ベイズ情報量規準 (BIC: Bayesian Information Criterion) 解説 ベイズ情報量規準（BIC）は、AICと同様に「モデルの当てはまりの良さ」と「複雑さ」のバランスを評価する指標ですが、AICよりも「複雑なモデ...

オッカムの剃刀 (Occam's Razor) 解説 オッカムの剃刀とは、「ある事柄を説明する際、必要以上に多くの仮定を立ててはならない」という指針で、14世紀の哲学者ウィリアム・オブ・オッカムに由来する言葉です。 簡単に言えば、「同じ説明...

Cyc（サイク）プロジェクト 解説 Cyc（サイク）プロジェクトとは、1984年にダグラス・レナート（Douglas Lenat）によって開始された、AIに「人間の常識（コモンセンス）」を教え込むための世界最大規模かつ最長の人工知能プロジェ...