1. Главная
  2. Блог
  3. Основные алгоритмы и методы машинного обучения

Основные алгоритмы и методы машинного обучения

9 января 2023
194

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:

  1. Линейная регрессия - используется для предсказания непрерывных значений на основе линейной зависимости между признаками и целевой переменной.

  2. Логистическая регрессия - используется для классификации объектов на основе бинарной или многоклассовой классификации.

  3. 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.

  4. Случайный лес - используется для классификации и регрессии, позволяет использовать множество деревьев решения, строя многокритериальную модель для решения проблемы.

  5. Метод k-ближайших соседей (k-NN) - используется для классификации или регрессии объектов на основе близости между ними.

  6. Метод главных компонент (PCA) - используется для сокращения размерности данных и нахождения наиболее подходящих признаков.

  7. Нейронные сети - используются для решения широкого спектра задач машинного обучения, таких как классификация, регрессия, кластеризация, распознавание изображений и т.д.

  8. 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.

Комментарии
Name
Email
Phone
Ваше имя
Ваш email
Оставить комментарий