【耳で学ぶG検定】第18話「機械学習の概要②」〜予測のしくみは“線”でわかる？〜

今回は、教師あり学習の中でも特に重要な「回帰」と「分類」の基本手法をやさしく解説します。

数式が苦手でも直感的に理解できるように、例えとストーリーを交えてお届けします。

「線」で未来を予測する「線形回帰」、

「確率」で分類する「ロジスティック回帰」。

これらはAIの基本となる考え方です。

【今回のキーワード】

・線形回帰（Linear Regression）

・ロジスティック回帰（Logistic Regression）

・確率的分類

・2クラス分類と多クラス分類

・教師あり学習の応用（医療、金融、マーケティング）

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