機械学習の基礎誤り発見
以下の記述で誤っているものはどれか。
A.ナイーブベイズ分類器は、各特徴量が与えられたクラスの下で条件付き独立であると仮定する確率的分類手法である。
✓ この記述は正しい。条件付き独立性の仮定により、計算を簡潔にしている。
B.正則化パラメータ（λ）が大きくなるほど、モデルの複雑さが増加し、より複雑な関数を表現できるようになる。← 正解
✓ 正解です。この記述が誤りで、λが大きくなるほどペナルティが強くなり、モデルは簡単になる（複雑さが減少する）。これは過学習を抑制する効果がある。
C.K平均法（K-Means）は、サンプルをk個のクラスタに非階層的に分割する教師なし学習手法である。
✓ この記述は正しい。K平均法は反復アルゴリズムであり、階層的クラスタリングとは異なる。
D.主成分分析（PCA）は、高次元データを低次元空間に射影して、データの分散を最大限に保持する次元削減手法である。
✓ この記述は正しい。PCAは教師なし学習の次元削減手法で、分散最大化という基準を用いる。