データサイエンスの10の基本アルゴリズムと手法

データサイエンスの世界は複雑な数式や高度な統計概念に満ちていますが、その基本的なアルゴリズムと手法を理解することが重要です。この記事では、監督学習の基礎となる線形回帰とロジスティック回帰を含む10の必須アルゴリズムと手法を紹介し、それぞれの特徴と使い分けのポイントを説明しています。

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この記事では、データサイエンスの基礎となる10の重要なアルゴリズムと手法を紹介しています。まず、監督学習の代表的なアルゴリズムである線形回帰とロジスティック回帰について解説しています。線形回帰は数値予測に適しており、変数間の関係性を理解できるのが特徴です。一方、ロジスティック回帰は分類問題に適しており、カテゴリ予測と確率出力が可能です。これらの基本アルゴリズムは、複雑なモデルを構築する際の比較基準としても有用です。記事では、それぞれのアルゴリズムの概要、使い分けのポイント、Pythonによる実装例なども示されており、データサイエンスの初学者にも分かりやすく解説されています。