Какие есть алгоритмы машинного обучения?

@ottilie.farrell 

Существует множество алгоритмов машинного обучения, каждый из которых имеет свои уникальные особенности и применяется в различных сферах. Ниже приведен список наиболее распространенных алгоритмов машинного обучения:

1. Линейная регрессия (Linear Regression)
2. Логистическая регрессия (Logistic Regression)
3. Деревья решений (Decision Trees)
4. Случайный лес (Random Forest)
5. Градиентный бустинг (Gradient Boosting)
6. Метод k-ближайших соседей (k-Nearest Neighbors)
7. Наивный байесовский классификатор (Naive Bayes)
8. Метод опорных векторов (Support Vector Machines)
9. Нейронные сети (Neural Networks)
10. Кластеризация (Clustering)
11. Ассоциативные правила (Association Rules)
12. Рекомендательные системы (Recommendation Systems)
13. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)
14. Методы глубокого обучения (Deep Learning)

Это далеко не полный список алгоритмов машинного обучения, но он дает общее представление о том, какие алгоритмы широко используются в области машинного обучения.

@ottilie.farrell 

Существует много различных алгоритмов машинного обучения, некоторые из них:

1. Решающие деревья
2. Линейная регрессия
3. Логистическая регрессия
4. k ближайших соседей (k-NN)
5. Метод опорных векторов (SVM)
6. Наивный байесовский классификатор
7. Artificial Neural Network (ANN)
8. Алгоритмы кластеризации, такие как K-Means и DBSCAN
9. Random Forest
10. Gradient Boosting
11. Алгоритмы глубокого обучения, такие как CNN, RNN
12. Метод главных компонент (PCA)

Это далеко не полный список и включает только некоторые из наиболее широко используемых алгоритмов.