Ответ на данный вопрос интересен, потому что позволяет понять, какие методы и подходы используются для обучения моделей машинного обучения, как они работают и какие преимущества и недостатки у каждого из них. Это позволяет лучше понять принципы работы машинного обучения и выбрать наиболее подходящий алгоритм для решения конкретной задачи. Кроме того, знание различных алгоритмов обучения позволяет улучшить качество моделей и сделать более точные прогнозы.
1 Ответ
Вы должны войти в систему, чтобы добавить ответ.
1. Линейная регрессия
2. Логистическая регрессия
3. Деревья решений
4. Случайный лес
5. Градиентный бустинг
6. Наивный Байесовский классификатор
7. Метод опорных векторов (SVM)
8. Кластеризация K-средних
9. Нейронные сети
10. Алгоритмы кластеризации DBSCAN и Hierarchical clustering
11. Алгоритмы глубокого обучения, такие как CNN и RNN
12. Алгоритмы рекомендательных систем, такие как Collaborative Filtering и Content-based Filtering
13. Алгоритмы обучения с подкреплением, такие как Q-learning и Deep Q-learning
14. Генетические алгоритмы и алгоритмы оптимизации
15. Алгоритмы обучения без учителя, такие как PCA и t-SNE.