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t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）と UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）は、高次元データを 2 〜 3 次元に圧縮して可視化するための非線形次元削減アルゴリズムです。PCA が線形変換に限定されるのに対し、t-SNE / UMAP は曲がった多様体（manifold）構造を保ったまま低次元化できます。 ...

異常検知（anomaly detection, outlier detection）は、「正常データから外れた点」を検出する教師なし学習の一系統です。不正検知、故障予測、ネットワーク侵入検知、品質管理、医療診断など、「興味のあるクラスのサンプルが極端に少ない / 事前にラベルが取れない」場面で使われます。 ...

特徴量重要度（feature importance）は、「学習済みモデルにとってどの特徴量がどれだけ予測に効いているか」を定量化する値です。モデルの説明性を上げる、不要な特徴量を捨てる、データ収集の優先順位を決める、といった目的で使われます。 ...

パーセプトロン（perceptron）は 1958 年に Frank Rosenblatt が提案した、神経細胞の動作を模した最も基本的な分類器です。入力特徴量に重みを掛けて足し合わせ、その和がある閾値を超えるかどうかでクラスを判定するだけの単純な構造を持ちます。 ...