教師あり学習と回帰：正解から予測を学ぶ

正解つきのデータから予測のしかたを学ぶ、教師あり学習の大枠をつかみます。基礎層では、数値を当てる回帰と区分を当てる分類の違いを身近な例で整理します。深掘り層では、線形回帰のしくみから出発し、シグモイド関数を架け橋に数値の予測が確率の分類へ変わる流れと、時系列を扱う自己回帰モデルまで説明できるようになります。