キーワード
最小二乗法、フルランク行列、正定行列、最尤法、ニュートン法
基本形
線形回帰
ロジスティック回帰
線形判別分析
線形判別分析（LDA）は古典的な線形学習法です。LDAの考え方は非常に単純です。トレーニングサンプルセットが与えられた場合、サンプルを直線に投影して、同じサンプルの投影点が異種サンプルの投影点は可能な限り近くにあります。新しいサンプルを分類する場合は、それらを同じ直線上に投影し、投影点の位置に従って新しいサンプルのカテゴリを決定します。
マルチクラス学習
NカテゴリC1、C2、...、Cnについて考えてみましょう。マルチ分類器の基本的な考え方は分解法です。つまり、複数のマルチ分類器をいくつかの2つの分類器タスクに分割して解決します。「One vs One」（One vs One、OvO）、「One vs Rest」（One vs Rest、OvR）、「Many vs Many」（MvM）の3つのクラシックな分割戦略があります。 。
カテゴリーの不均衡
