雑なまとめですが一応公開します．速記なので内容の正確性は保証できません．スライドを見ると良いと思います．
機械学習とは，経験（データ）によって賢くなるアルゴリズムの研究．分類・識別，パターンマイニング・アソシエーションルール，予測・回帰，クラスタリングなどができる．これらは正解があってモデルを作っていく教師あり学習と，正解がない教師なし学習に分類できるそうです．
入力データとしては原則として数値列しか扱えないため，非構造データはそのままでは扱えない．そういった場合はそのデータを表現するなにがしかの「特徴量」を抽出することによって機械学習を実現している．得られた結果が正しいかどうかについて確かめる方法として，k 分割交差検証や適合率，再現率，相関係数，決定係数などを用いるものがある．また線形分離という，データを一本の線を轢くことによってデータを分類する方法もある．
機械学習アルゴリズムのテストはかなり辛く，時間・空間効率の良い実装はさらに難しい．したがって車輪の再発...
Read Moreウェブ界隈でエンジニアとして労働活動に励んでいる @gomi_ningen 個人のブログです。