↑: [[G検定に関する知識]] - 特徴量と**正解ラベル**のペアから学ぶ機械学習の手法 - 「答えつきのデータをたくさん見せることで学習させる」 - 教師なし学習（ラベルなし）・強化学習（報酬から学ぶ）と区別する - 出力の種類で**分類**（離散値）と**回帰**（連続値）に分かれる - 代表的モデル：線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、SVM、アンサンブル学習 - cf. [[分類-G検定]] - cf. [[回帰-G検定]] - cf. [[教師なし学習-G検定]] - cf. [[強化学習-G検定]]