第2章「教師あり学習の概要」は、教師あり学習についての基本的な概念とアルゴリズムに焦点を当てた章です。

教師あり学習は、ラベル付きのトレーニングデータを使用して、新しい入力に対して出力を予測するための機械学習の手法です。この章では、教師あり学習の基本的なタスクである回帰と分類について説明されています。

回帰は、連続値を予測するための教師あり学習のタスクであり、例えば、住宅価格の予測などに用いられます。この章では、回帰のための線形回帰モデルや非線形回帰モデル、回帰木、そしてニューラルネットワークなどの手法が説明されています。

分類は、離散値の予測をするための教師あり学習のタスクであり、例えば、メールのスパム分類などに用いられます。この章では、分類のための線形分類モデルや非線形分類モデル、SVM、決定木、そしてニューラルネットワークなどの手法が説明されています。

また、この章では、過学習と交差検証という教師あり学習に関する重要なトピックにも触れられています。過学習は、トレーニングデータに対して過剰に適合してしまい、新しいデータに対してうまく予測できなくなる現象であり、交差検証は、汎化性能を評価するための検証手法の一つです。

この章を読むことで、教師あり学習の基本的な概念とアルゴリズムを理解することができます。

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（分類モデル比較表）

| モデル | 特徴 | 利点 | 欠点 |
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| 線形分類モデル | 線形識別面により分類 | パラメータが少なく計算が高速、線形分離可能な場合に有効 | 非線形分離できない、高次元データに対応しきれない |
| 非線形分類モデル | 線形分離不可能な場合に使用 | 非線形分離が可能、柔軟なモデル | モデルが複雑化し過学習になりやすい、計算コストが高い |
| SVM | 線形分類、非線形分類に使用可能 | マージン最大化による汎化性能の向上、カーネルトリックにより非線形分類が可能 | ハイパーパラメータのチューニングが必要、大規模データに対応しきれない |
| 決定木 | 質問応答方式により分類 | 可読性が高く、解釈が容易、非線形分類が可能 | 過学習になりやすい、データ分布に依存しやすい |
| ニューラルネットワーク | 複数の層からなるニューロンで分類 | 非線形分類が可能、汎化性能が高い | モデルが複雑化し過学習になりやすい、計算コストが高い、解釈が困難 |