Каковы общие алгоритмы контролируемого обучения?

Некоторые общие алгоритмы контролируемого обучения:

• Машина опорных векторов (SVM). yandex.ru nuancesprog.ru Используется как для классификации данных, так и для регрессии. yandex.ru Для сопоставления точек данных SVM строит гиперплоскость, которая оптимальным образом разделяет их на классы. nuancesprog.ru
• K-ближайший сосед (алгоритм KNN). yandex.ru Классифицирует точки данных на основе их близости и связи с другими доступными данными. yandex.ru Вычисляет расстояние между точками данных, обычно с помощью евклидова расстояния, а затем присваивает категорию на основе наиболее часто встречающейся категории или среднего значения. yandex.ru
• Случайный лес. yandex.ru Гибкий алгоритм машинного обучения с учителем, используемый как для целей классификации, так и для регрессии. yandex.ru «Лес» — это набор некоррелированных деревьев решений, которые затем объединяются вместе, чтобы уменьшить дисперсию и создать более точные прогнозы данных. yandex.ru
• Наивный байесовский классификатор. nuancesprog.ru Предполагает, что все признаки независимы друг от друга. nuancesprog.ru Применяется для прогнозирования погоды, выявления мошенничества и многого другого. nuancesprog.ru
• Логистическая регрессия. nuancesprog.ru proglib.io Основана на логистической функции, которая принимает значение и присваивает ему вероятность от 0 до 1. nuancesprog.ru Используется для прогнозирования оттока клиентов, а также для определения того, является ли письмо спамом или нет. nuancesprog.ru