Непрерывные функции в машинном обучении и обработке данных применяются, например, в следующих алгоритмах:

• Линейная регрессия. 1 Это алгоритм контролируемого машинного обучения, который прогнозирует результат, основанный на непрерывных функциях. 1 Он универсален и может запускаться с одной входной переменной (простая линейная регрессия) или с зависимостью от нескольких переменных (множественная регрессия). 1
• Полиномиальная регрессия. 2 Позволяет сохранить большую скорость модели, не теряя при этом мощности прогнозирования. 2 Благодаря использованию полиномиальных функций эта модель может быть применена для решения широкого круга непрерывных задач. 2
• Метод наименьших квадратов. 2 Это математическая модель машинного обучения для прогнозирования непрерывных функций. 2 Она соответствует коэффициентам, которые созданы для минимизации суммы квадратов между точками в данных. 2
• Гребневая регрессия. 2 Применяется для борьбы с избыточностью данных, когда независимые переменные коррелируют друг с другом. 2