回帰モデル・クラス分類モデルとか、線形モデル・非線形モデルとか以外のモデルの分類方法

こんにちは！大学教員ブロガーのねこしです。http://univprof.com/

「モデル」の分け方ってどんなものがありますか？

一番大きい分け方は、

1. 第一原理モデル (物理モデル・ホワイトボックスモデル)
2. 統計モデル (データベースモデル・ブラックボックスモデル)
3. ハイブリッドモデル (グレイボックスモデル)

です。1. は理論的な背景・知識から方程式化されたモデル、2. はデータベースに基いて、統計手法・機械学習手法・ニューラルネットワークで構築されたモデル、3. は 1. と 2. とを組み合わせたモデル、です。

2. の統計モデルは

■回帰モデル
■クラス分類モデル

に分けられます。また、

■線形モデル
■非線形モデル

といった分け方もできます。

今回はこれらに加えて、

■データセットを保存しておかなくてよいモデル
■データセットを保存しなければならないモデル

という分け方を紹介します。

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