Некоторые методы аппроксимации функций в машинном обучении:

• Методы базисных функций. 1 Преобразуют пространство состояний в пространство более высокой размерности, где аппроксимация функции становится проще. 1 Примеры: радиальные базисные функции (RBF) и плиточное кодирование. 1
• Методы ядра. 1 Обеспечивают непараметрический подход к аппроксимации функций, предлагая гибкость и надёжность за счёт масштабируемости вычислений. 1 Примеры: гауссовские процессы. 1
• Аппроксимация дискриминантной функции Андерсона. 2 Позволяет одновременно оценивать апостериорные вероятности классов — исчерпывающие данные для решения задачи классификации в машинном обучении. 2