Вот краткое изложение некоторых часто используемых алгоритмов машинного обучения:
- Линейная регрессия. Линейная регрессия — это линейный подход к моделированию связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Он предполагает, что связь между переменными является линейной, и пытается найти наилучшую линейную функцию, описывающую эту связь. Линейная регрессия используется для прогнозирования непрерывного значения, такого как цена дома или спрос на продукт.
2. Логистическая регрессия: линейная модель, используемая для задач классификации, где выходным результатом является значение вероятности от 0 до 1.
3. Деревья решений: древовидная модель решений и их возможных последствий, используемая для задач классификации и регрессии.
4. Случайный лес: ансамблевый метод, который обучает несколько деревьев решений и объединяет их прогнозы для повышения общей производительности.
5.Наивный Байес: вероятностный классификатор, основанный на применении теоремы Байеса с сильными (наивными) предположениями о независимости. Он предполагает, что характеристики данных независимы и не связаны друг с другом, и использует это допущение, чтобы делать прогнозы, основанные на вероятностях различных классов с учетом характеристик. Наивный Байес — это быстрый и простой классификатор, который хорошо работает с многомерными данными.
6. K-Means:алгоритм кластеризации, который делит набор данных на K кластеров на основе среднего расстояния точек данных до центроида кластеров.
7. K ближайших соседей (KNN): алгоритм классификации, который использует K ближайших точек данных в обучающем наборе для прогнозирования класса данной точки данных.
8. Машины опорных векторов (SVM):линейная модель, используемая для задач классификации и регрессии, где граница решения находится путем максимизации разницы между классами. Он работает, находя гиперплоскость в пространстве признаков, которая максимально разделяет классы, а затем классифицирует новые точки данных в зависимости от того, на какую сторону гиперплоскости они попадают. SVM эффективны в многомерных пространствах и часто используются для задач классификации текста и распознавания изображений.
9. Нейронные сети:модель машинного обучения, вдохновленная структурой и функциями человеческого мозга, состоящая из нескольких слоев искусственных нейронов.
10. Глубокое обучение: подобласть машинного обучения, которая включает в себя обучение глубоких нейронных сетей, обычно состоящих из нескольких слоев, для решения широкого круга задач, таких как классификация изображений, обработка естественного языка и распознавание речи.
