Ответ на данный вопрос интересен, так как позволяет понять, какие алгоритмы машинного обучения могут быть применимы в различных ситуациях и задачах. Адаптивные алгоритмы машинного обучения способны изменять свою модель или параметры в зависимости от изменения входных данных, что позволяет им эффективно решать задачи в условиях изменяющейся среды. Такие алгоритмы могут быть полезны в различных областях, например, в финансовой аналитике, медицине, рекламе и т.д. Поэтому знание о том, какие алгоритмы машинного обучения можно считать адаптивными, может помочь выбрать наиболее подходящий алгоритм для решения конкретной задачи.
1 Ответ
Вы должны войти в систему, чтобы добавить ответ.
1. Адаптивный бустинг (Adaptive Boosting)
2. Адаптивный градиентный бустинг (Adaptive Gradient Boosting)
3. Адаптивный случайный лес (Adaptive Random Forest)
4. Адаптивный байесовский классификатор (Adaptive Naive Bayes)
5. Адаптивная логистическая регрессия (Adaptive Logistic Regression)
6. Адаптивная нейронная сеть (Adaptive Neural Network)
7. Адаптивный метод опорных векторов (Adaptive Support Vector Machine)
8. Адаптивный алгоритм k-ближайших соседей (Adaptive k-Nearest Neighbors)
9. Адаптивный алгоритм решающих деревьев (Adaptive Decision Tree)
10. Адаптивный алгоритм кластеризации (Adaptive Clustering Algorithm)