Обзор машинного обучения
term_id: outline_of_machine_learning
Category: training_techniques
Definition
Этот термин описывает структурную классификацию машинного обучения на обучение с учителем, без учителя, полуобучение и обучение с подкреплением. Включает основные семейства алгоритмов, такие как линейная регрессия, деревья решений и методы кластеризации.
Summary
Комплексная классификация парадигм, алгоритмов и метрик оценки в машинном обучении.
Key Concepts
- Обучение с учителем
- Обучение без учителя
- Обучение с подкреплением
- Оценка моделей
Use Cases
- Руководства по выбору алгоритмов
- Планирование рабочих процессов в науке о данных
- Создание академической таксономии