gk 機械学習 まとめ 頻出
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＞ 機械学習3手法の比較まとめ
まず結論
- 教師あり学習：正解ラベルあり → 予測・分類
- 教師なし学習：正解ラベルなし → 構造の発見
- 強化学習：報酬あり → 行動の最適化
👉 「何が与えられているか」 が最大の違いです。
3手法の全体比較（最重要）
| 項目 | 教師あり学習 | 教師なし学習 | 強化学習 |
|---|---|---|---|
| 正解ラベル | ある | ない | ない |
| フィードバック | 正解 | なし | 報酬 |
| 学習の目的 | 予測・分類 | 構造の発見 | 行動の最適化 |
| 主な用途 | 回帰・分類 | クラスタリング | ゲーム・制御 |
| 代表例 | 回帰・SVM | k-means・PCA | Q学習 |
直感的な覚え方（超重要）
- 📘 教師あり学習
→ 答え付きの問題集で勉強する - 📂 教師なし学習
→ 答えなしのデータを整理する - 🎮 強化学習
→ 試行錯誤しながら得点を稼ぐ
手法ごとの代表アルゴリズム
教師あり学習
- 線形回帰
- ロジスティック回帰
- SVM
- 決定木・ランダムフォレスト
教師なし学習
- k-means
- 階層的クラスタリング
- PCA
- GMM
強化学習
- Q学習
- SARSA
- DQN
G検定ひっかけポイントまとめ
⚠️ ここは本当によく出る
- ロジスティック回帰は 教師あり学習
- k-means は 教師なし学習
- 強化学習は教師なし学習ではない
→ 報酬がある- PCA は分類ではない
→ 次元削減
試験直前のチェックリスト
- 正解ラベルはある？
- 報酬はある？
- 目的は「予測」「構造」「行動」のどれ？
👉 これを自分に問いかければ、ほぼ迷いません。
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