機械学習の基礎

📌 計画プレースホルダーページ：このページは「数学の基礎と古典的なアルゴリズム」のために確保されており、コンテンツは学習に合わせて徐々に埋めていきます。

収録予定

[ ] 線形代数と確率統計の速習
[ ] 線形回帰 / ロジスティック回帰 / SVM
[ ] 決定木とアンサンブル学習（GBDT / XGBoost）
[ ] 評価指標：精度、AUC、F1

次のステップ

[ ] 分野概要の計画リストに照らして、本ページを項目ごとに充実させる
[ ] 各項目に実行可能な例と失敗記録を追加する
[ ] 完了したら「計画中」の状態を「収録済み」に変更する

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