Шаблон:Машинное обучение Машинное обучение и data miningЗадачи Задача классификации Обучение без учителя Обучение с частичным привлечением учителя Регрессионный анализ AutoML Ассоциативные правила Выделение признаков Обучение признакам Обучение ранжированию Грамматический вывод Онлайновое обучение Обучение с учителем Метод k ближайших соседей Наивный байесовский классификатор Дерево решений Метод опорных векторов Линейная регрессия Логистическая регрессия Перцептрон Ансамблевое обучение Бэггинг Бустинг Метод случайного леса Метод релевантных векторов Кластерный анализ Метод k-средних Метод нечёткой кластеризации Иерархическая кластеризация EM-алгоритм BIRCH CURE DBSCAN OPTICS Mean-shift Снижение размерности Факторный анализ Метод главных компонент CCA ICA LDA Неотрицательное матричное разложение t-SNE Структурное прогнозирование Графовая вероятностная модель Байесовская сеть Скрытая марковская модель CRF Выявление аномалий Метод k ближайших соседей Локальный уровень выброса Графовые вероятностные модели Байесовская сеть Марковская сеть Скрытая марковская модель Нейронные сети Ограниченная машина Больцмана Самоорганизующаяся карта Функция активации Сигмоида Softmax Радиально-базисная функция Метод обратного распространения ошибки Глубокое обучение Многослойный перцептрон Рекуррентная нейронная сеть Долгая краткосрочная память Управляемый рекуррентный блок Свёрточная нейронная сеть U-Net Автокодировщик Обучение с подкреплением Марковский процесс Уравнение Беллмана Жадный алгоритм Q-обучение SARSA Temporal difference (TD) Теория Размерность Вапника — Червоненкиса Дилемма смещения–дисперсии Теория вычислительного обучения Минимизация эмпирического риска Оккамово обучение PAC learning Статистическая теория обучения Журналы и конференции NeurIPS ICML ML JMLR ArXiv:cs.LG
