回帰問題
回帰問題とは、機械学習において連続的な数値（数量や変化量など）を予測するタスクのことです。過去のデータに基づいて、気温や売上、住宅価格などの連続した値を推定する際に用いられます。正解データとして数値を与える教師あり学習の一種であり、分類問題と並んで機械学習の基礎的かつ重要な問題設定の一つです。
統計学のAI用語一覧（2ページ目）
33件統計学に関するAI用語を33件掲載しています。意味や使い方、関連用語を一覧から確認できます。 現在は2ページ目です。
二項分布
二項分布とは、互いに独立した「成功か失敗か」の2通りの結果しか得られない試行（ベルヌーイ試行）を一定回数繰り返したとき、成功する回数の確率分布を示す離散確率分布です。AIや機械学習の分野では、2値分類モデルの評価やデータサンプリングの理論的裏付け、あるいはABテストの有意差検定などに幅広く応用されています。
多項分布
多項分布は、3つ以上の排反な結果を持つ試行を独立に複数回繰り返したとき、それぞれの結果が何回発生するかを記述する確率分布です。自然言語処理の分野で文書分類やナイーブベイズ分類器などに広く活用されています。
カテゴリ分布
カテゴリ分布とは、互いに排反な複数の離散的な選択肢のいずれかが発生する確率を表す確率分布です。機械学習の分類問題などで、出力やデータの偏りを表現するために広く用いられる基本的な概念です。
中心極限定理
中心極限定理とは、確率変数の平均が、元の分布にかかわらずサンプルサイズが大きくなるにつれて正規分布に近づくという確率論の基本定理です。AIや機械学習において、データの誤差分析や統計的検定、モデルの信頼区間を算出する際の理論的根拠として非常に重要な役割を果たしています。
平均値
平均値とは、データの総和をデータ数で割って得られる統計的な代表値のことです。機械学習やデータ分析では、データセット全体の傾向を把握したり、モデルの予測誤差を評価する指標として頻繁に使用されます。異常値の影響を受けやすい特徴がありますが、データの中心的な位置を直感的に捉える基本的な尺度として重要です。
ガウス分布
ガウス分布とは、平均値の周囲にデータが左右対称の鐘型曲線を描いて集まる確率分布のことです。正規分布とも呼ばれ、自然界や社会現象、機械学習の誤差モデルなどで広く利用される統計学の基本概念です。
最尤推定
最尤推定とは、観測されたデータから、それが生成される確率が最も高くなるようなパラメータを逆算する統計的な推計手法です。機械学習のモデル学習やパラメータ推定において、確率モデルの最適な設定値を求めるための基礎技術として広く利用されています。
主成分分析 (PCA)
主成分分析（PCA）は、多次元のデータを情報の損失を最小限に抑えながら、より少ない次元に圧縮する次元削減の手法です。データのばらつきが最も大きい方向（主成分）を見つけ出し、高次元データを2次元や3次元に要約することで、データの視覚化や機械学習モデルの軽量化・前処理に広く利用されています。