<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>第10講 機械学習（3/3; 教師なし学習） on プログラミング演習B</title><link>https://ksubpb.github.io/2026/lesson10/</link><description>Recent content in 第10講 機械学習（3/3; 教師なし学習） on プログラミング演習B</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>ja</language><copyright>© 2026</copyright><lastBuildDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://ksubpb.github.io/2026/lesson10/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>教師なし学習</title><link>https://ksubpb.github.io/2026/lesson10/unsupervised_learning/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ksubpb.github.io/2026/lesson10/unsupervised_learning/</guid><description>機械学習の手法の一つである教師なし学習について学びます。</description></item><item><title>クラスタリング</title><link>https://ksubpb.github.io/2026/lesson10/clustering/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ksubpb.github.io/2026/lesson10/clustering/</guid><description>データから基準を見つけ出し、データをいくつかのグループ（クラスタ）に分類します。</description></item><item><title>次元削減（Dimensionality Reduction）</title><link>https://ksubpb.github.io/2026/lesson10/dimensionality_reduction/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ksubpb.github.io/2026/lesson10/dimensionality_reduction/</guid><description>データから基準を見つけ出し、データをいくつかのグループ（クラスタ）に分類します。</description></item><item><title>第10講 週次課題</title><link>https://ksubpb.github.io/2026/lesson10/assignments/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ksubpb.github.io/2026/lesson10/assignments/</guid><description>特徴量の尺度とクラスタリング、ワインのクラスタリング（任意）</description></item><item><title>まとめ</title><link>https://ksubpb.github.io/2026/lesson10/summary/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ksubpb.github.io/2026/lesson10/summary/</guid><description>教師なし学習, クラスタリング（k平均法、階層的クラスタリング）, 次元削減</description></item></channel></rss>