テスト前
- 教師付き学習⇒学習パターン＋所属クラス名
- 教師無し学習⇒学習パターン＋（何も無し）
教師無し学習
- サブクラスの発見
- ラベル付けの自動化
- 時間的変化への対応
サブクラスの発見
1つのクラスとして分類できるパターンをさらに複数の塊(クラスタ)に分けた方がよりよく認識できるようなケースにおいて、サブクラスを自動的に作成する。より高度な識別系を構成できる。
（巻き戻った）
ノンパラメトリック
教師付き-パーセプトロン・ニューラルネットワーク
教師なし-クラス数を指定される場合とされない場合がある
パラメトリック
教師付き…P(x|wi)を独立に推定することができる。
教師無し…P(x)からそれぞれのP(x|wi)を推定することになる。
