HTN20190109 https://blog.hatena.ne.jp/HTN20190109/ HTN20190109の日記 https://htn20190109.hatenablog.com/ DL ・自己回帰モデル1種類の時系列データを使用 ・ベクトル自己回帰モデル複数の時系列データを使用 ・k-means階層なしクラスタリング事前にクラスタ数を決定する必要あり ・ウォード法階層ありクラスタリング事前にクラスタ数を決定する必要なしデンドログラム分散が最小となるようにデータをクラスタリング ・KNN（K-Nearest Neighbors）教師あり学習 ・協調フィルタリング複数のユーザの過去の購買情報や評価情報を利用して、予測推薦を行うレコメンデーション手法 ・コンテンツベースフィルタリング商品情報に関する特徴量を利用し、類似する商品を推薦するレコメンデーション手法 ・コールドスタート問題… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fhtn20190109.hatenablog.com%2Fentry%2F2026%2F01%2F30%2F080824" title="第3章 機械学習の概要 - HTN20190109の日記" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2026-01-30 08:08:24 rich https://htn20190109.hatenablog.com/entry/2026/01/30/080824 1.0 100%