機械学習に関する用語 最頻値とは？数学・統計学・機械学習での意味
最頻値とは、データセットの中で最も頻繁に出現する値です。数学や統計学ではよく使用され、データ分布の概要を示すために役立てられます。最頻値は、中央値や平均値などの別の傾向値とは異なり、必ずしもデータの「中心」ではありません。代わりに、データの最も一般的な値を表しています。
算術平均
機械学習に関する用語 
機械学習に関する用語 モード値：数学・統計学・機械学習における平均の定義
モード値とは、データセットの中で最も頻繁に登場する値のことです。非常に単純な指標ですが、データの中心的な傾向を理解する上で有効です。モード値は、一意の値ではない場合があり、データセットに複数の最頻値が存在する場合に「多峰」と呼ばれます。例えば、[1, 2, 2, 3, 3, 4]というデータセットのモード値は2と3の両方です。
機械学習に関する用語 【AI用語】中央値とは？
-平均とは-
平均とは、データセット内のすべての値の合計をデータの数で割った値です。データを均等に表現するためによく使用される指標で、中央値とは異なります。中央値はデータセットの中央点ですが、平均はデータセット内のすべての値の影響を受けます。そのため、平均は、外れ値（極端に大きいまたは小さい値）によって歪む可能性があります。
機械学習に関する用語 トリム平均ってなに？わかりやすく解説
-トリム平均の基本-
トリム平均とは、データセットから特定のパーセントの最高値と最低値を除去した後に算出される平均値です。これは、外れ値や異常値の影響を最小限に抑えるために使用されます。
例えば、データセットとして{1, 3, 5, 7, 9, 100}があるとします。このとき、トリム平均を20%に設定すると、最高値の100と最低値の1がそれぞれ20%ずつ削除されます。残ったデータは{3, 5, 7, 9}となり、その平均値は6となります。これがこのデータセットに対する20%トリム平均となります。
機械学習に関する用語 加重平均とは？算術平均との違いを解説
加重平均とは、データの値ごとに異なる重み付けを適用して算出する平均値のことです。重み付けとは、各データポイントの重要性を表す数値のことです。例えば、成績表に各科目の成績と単位数が記載されている場合、各科目の単位数を重みとして使用して加重平均を計算することができます。このとき、単位数の多い科目の成績は、単位数の少ない科目の成績よりも加重平均に大きな影響を与えます。