"The Elements of Statistical Learning" のノート

chap. 2

supervised learning と unsupervised learning
inputs
- predictors, independent variables, features とも言う
outputs
- responses, dependent variables, targets とも言う
quantitative
qualitative : 有限集合で表現される
- classes, categorical, discrete, factors とも言う
regression : quantitative outputs を予測すること
classification : qualitative outputs を予測すること
qualitative and quantitative input variables
- 予測に使う手法に影響する
ordered categorial : categorical だが順番がある
- 例: small, medium, large
qualitative variable はコード上では数値で表現される
- 0, 1 とか -1, 1 とか
- dummy variables: 複数個のカテゴリをまとめる
- K-level qualitative variables
  - K 個の2値変数で同時に2つ以上ONにならないもの
input variable は X で表す
- component は $X_j$
quantitative outputs は Y
qualitative outputs は G (group)
observed value は小文字で書く
- i番目に観測したX は $x_i$
- scalar or vector
行列は大文字太字
- $\boldsymbol{X}: N \times p, i = 1, ..., N, x_i: \textit{p-vactors}$