Существует множество алгоритмов и методов машинного обучения, каждый из которых решает свои задачи и имеет свои преимущества и недостатки.
Основные алгоритмы и методы машинного обучения:
-
Линейная регрессия - используется для предсказания непрерывных значений на основе линейной зависимости между признаками и целевой переменной.
-
Логистическая регрессия - используется для классификации объектов на основе бинарной или многоклассовой классификации.
-
Деревья решений - используются для классификации и регрессии, позволяют построить дерево, в каждом узле которого осуществляется разбиение данных по определенному признаку с целью разделения на классы или прогнозирования значения целевой переменной.
-
Случайный лес - используется для классификации и регрессии, позволяет использовать множество деревьев решения, строя многокритериальную модель для решения проблемы.
-
Метод k-ближайших соседей (k-NN) - используется для классификации или регрессии объектов на основе близости между ними.
-
Метод главных компонент (PCA) - используется для сокращения размерности данных и нахождения наиболее подходящих признаков.
-
Нейронные сети - используются для решения широкого спектра задач машинного обучения, таких как классификация, регрессия, кластеризация, распознавание изображений и т.д.
-
SVM (support vector machine) - используется для решения задач классификации, регрессии и кластеризации. Основное преимущество метода заключается в высокой точности и возможности работы с нелинейными данными.