IT
アノテーション（データラベリング）完全ガイド：機械学習向けの種類・ツール・品質管理・運用の全知識
アノテーションとは何か：概要と定義 アノテーション（annotation）は、データ（テキスト、画像、音声、動画、構造化データなど）に対して人間やプログラムが付与する付帯情報・注釈のことを指します。IT・データサイエンス […]
エラスティックネット完全ガイド：原理・数式・ハイパーパラメータ調整から実装と実務上の注意点まで
エラスティックネットとは — 基礎と背景 エラスティックネット（Elastic Net）は、線形回帰モデルに対する正則化手法の一つで、L1（ラッソ）正則化とL2（リッジ）正則化を組み合わせたペナルティを用います。目的は過 […]
L1正則化（LASSO）完全ガイド：直感・数学・最適化アルゴリズムと実務上の注意点
L1正則化とは — 概要 L1正則化（L1 regularization）は、機械学習や統計モデリングで過学習を抑制し、モデルの係数に「疎性（sparsity）」を与えるために用いられる手法です。損失関数に係数ベクトルの […]
L2正則化（リッジ回帰）完全ガイド：過学習対策・特異値分解で理解する縮小効果と実装（weight decay／AdamW）
L2正則化とは — 概要と目的 L2正則化（エルツー正則化、別名リッジ回帰やTikhonov正則化）は、機械学習や統計モデリングで過学習（オーバーフィッティング）を抑え、モデルの汎化性能を改善するためによく使われる手法で […]
機械学習の過学習を完全ガイド：原因・診断法・実務で使える対策とチェックリスト
過学習とは — 概要 過学習（overfitting）は、機械学習モデルが訓練データに対しては高い性能を示す一方で、未知のデータ（検証データやテストデータ）に対する汎化性能が低下する現象を指します。モデルが訓練データのノ […]
ラッソ回帰（Lasso）完全ガイド：仕組み・変数選択・λの最適化と実務での注意点
概要 ラッソ回帰（Lasso: Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）は、統計学および機械学習における正則化付き線形回帰手法の一つです。Tibshirani（19 […]
非線形回帰とは：手法・推定アルゴリズム・評価とIT実装ガイド（Python/R）
非線形回帰とは 非線形回帰とは、従属変数 y と説明変数 x との関係を、説明変数の線形結合で表せない形（＝パラメータが線形に現れない形）の関数モデルで表し、そのパラメータをデータから推定する統計手法です。単純な線形回帰 […]
重回帰分析の完全ガイド：仮定・係数の解釈・診断と実務で使える対処法
重回帰分析とは 重回帰分析（じゅうかいきかいせき、multiple regression）は、ひとつの目的変数（従属変数）を複数の説明変数（独立変数）で説明・予測する統計手法です。ビジネス、経済、医療、社会科学、IT（機 […]
単回帰分析入門：概念・推定（OLS）・診断・IT実務での活用と注意点
単回帰分析とは — 概要と位置づけ 単回帰分析（たんかいきぶんせき、simple linear regression）は、説明変数（独立変数）x と目的変数（従属変数）y の間に「直線的な関係」があると仮定して、y を […]
説明変数（特徴量）とは？意味・種類・前処理・変数選択・因果の違いまでを実務視点で解説
「説明変数」とは何か — 基本定義と用語整理 説明変数（せつめいへんすう）は、統計学や機械学習で用いられる用語で、ある対象の「結果（目的変数、従属変数、応答変数）」を説明・予測するために用いる変数を指します。英語では e […]