10 алгоритмов машинного обучения для начинающих

➖Linear Regression – линейная регрессия (предсказание числовых значений).
➖Logistic Regression – логистическая регрессия (бинарная классификация).
➖CART Algorithm – алгоритм дерева решений (классификация и регрессия).
➖Naïve Bayes – наивный байесовский классификатор (статистический метод).
➖KNN Algorithm – метод k ближайших соседей (классификация).
➖Apriori – поиск ассоциаций в данных (например, анализ покупок).
➖K-Means – метод k-средних (кластеризация).
➖PCA – метод главных компонент (снижение размерности).
➖Random Forest Classification – случайный лес (ансамблевый метод).
➖AdaBoost – алгоритм бустинга (усиление слабых моделей).

Эти алгоритмы охватывают основные задачи машинного обучения: регрессию, классификацию, кластеризацию и снижение размерности.

👉 @PythonPortal | #ресурсы