教師なし学習

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機械学習およびデータマイニング
ファイル:Kernel Machine.svg
問題分類クラスタリング回帰異常検知相関ルール（English版）強化学習構造化予測（English版）特徴量設計（English版）表現学習（English版）オンライン学習（English版）半教師あり学習（English版）教師なし学習ランキング学習（English版）文法獲得（English版）
教師あり学習（分類 • 回帰）決定木（English版）アンサンブル（English版）（バギング、ブースティング、ランダムフォレスト） k-NN 線形回帰単純ベイズニューラルネットワークロジスティック回帰パーセプトロン関連ベクトルマシン (RVM)（English版）サポートベクトルマシン (SVM)
クラスタリング BIRCH（English版）階層的（English版） k平均法期待値最大化法 (EM) DBSCAN OPTICS（English版）平均値シフト（English版）
次元削減（English版）因子分析 CCA ICA LDA（English版） NMF（English版） PCA t-SNE（English版）
構造化予測（English版）グラフィカルモデル（ベイジアンネットワーク、 CRF、HMM）
異常検知 k-NN 局所外れ値因子法（English版）
ニューラルネットワークオートエンコーダディープラーニング多層パーセプトロン RNN（English版）制約ボルツマンマシン（English版） SOM 畳み込みニューラルネットワーク
強化学習 Q学習 SARSA（English版）時間差分 (TD)（English版）
理論バイアスと分散のトレードオフ（English版）計算論的学習理論（English版）経験損失最小化（English版）オッカム学習（English版） PAC学習（English版）統計的学習（English版） VC理論（English版）
議論の場 NIPS（English版） ICML（English版） ML（English版） JMLR（English版） ArXiv:cs.LG
表・話・[ 編]・[ 歴]

教師なし学習（きょうしなしがくしゅう, 英: Unsupervised Learning）とは、機械学習の手法の一つである。「出力すべきもの」があらかじめ決まっていないという点で教師あり学習とは大きく異なる。データの背後に存在する本質的な構造を抽出するために用いられる。

教師あり学習は、その「出力すべきもの」も入力として与える手法であり、データの背後に存在する本質的な構造を抽出するよりむしろ、思い通りの出力を再現する機械の構成に用いられる。

具体的な例として以下のようなものがある。

テンプレート:Comp-stub

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