サポートベクターマシンを R で実装する方法について。

部分的最小二乗回帰を R で実行する方法の解説

エラスティックネットを簡単に解説 R で実行する方法も解説

SVM（サポートベクターマシン）のコストパラメータ C について。

機械学習の分類手法の一つ、サポートベクターマシンとは何か？

ランダムフォレストはチューニングして最適化する。 チューニングは決定木を最適化する方法。 ランダムフォレストの場合は、決定木の数と特徴量（説明変数）の数を最適化する。

R でランダムフォレストを実行する方法。

バギングというアンサンブル学習を R でやってみる。

ランダムフォレストとバギングは、決定木をより汎用化するために考えられた手法。 違いは何か？ 概念的な簡単な説明。

決定木分析をRで行う方法を紹介。 難しいプログラムが組めなくてもすぐに使える。

決定木には剪定（せんてい）という過程がある。 剪定とは何か？ 簡単に紹介。

決定木の分岐（ノード）を作るときどのような計算をしているのか？ Gini不純度を計算しているのだが、Gini不純度とは何か？

機械学習をする方法はさまざまある。 代表的な方法は決定木分析である。 そもそも決定木とは何か？ 基本的なことをごく簡単に解説。

機械学習で、よりよく推測できるモデルを選ぶ。 統計ソフトRのISLRパッケージのWeeklyデータで基礎的な機械学習を行ってみた。