Изменения
Перейти к навигации
Перейти к поиску
нет описания правки
{{Навигационная таблица
|имя = Машинное обучение
|state = <includeonly>{{{state|collapsed}}}</includeonly>
|класс_списков = hlist hlist-items-nowrap
|заголовок = [[Машинное обучение]] и [[data mining]]
|группа1 = Задачи
|список1 =
* [[Задача классификации]]
* [[Обучение без учителя]]
* [[Обучение с частичным привлечением учителя]]
* [[Регрессионный анализ]]
* [[Автоматическое машинное обучение|AutoML]]
* [[Обучение ассоциативным правилам|Ассоциативные правила]]
* [[Выделение признаков]]
* [[Обучение признакам]]
* [[Обучение ранжированию]]
* [[Грамматический вывод]]
* [[Онлайновое машинное обучение|Онлайновое обучение]]
|группа2 = [[Обучение с учителем]]
|список2 =
* [[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]]
|группа3 = [[Кластерный анализ]]
|список3 =
* [[Метод k-средних]]
* [[Метод нечёткой кластеризации C-средних|Метод нечёткой кластеризации]]
* [[Иерархическая кластеризация]]
* [[EM-алгоритм]]
* [[BIRCH]]
* [[Алгоритм CURE|CURE]]
* [[DBSCAN]]
* [[Алгоритм кластеризации OPTICS|OPTICS]]
* [[Сдвиг среднего значения|Mean-shift]]
|группа4 = [[Снижение размерности]]
|список4 =
* [[Факторный анализ]]
* [[Метод главных компонент]]
* [[Канонический корреляционный анализ|CCA]]
* [[Анализ независимых компонент|ICA]]
* [[Линейный дискриминантный анализ |LDA]]
* [[Неотрицательное матричное разложение]]
* [[Стохастическое вложение соседей с t-распределением|t-SNE]]
|группа5 = [[Структурное прогнозирование]]
|список5 =
* [[Графовая вероятностная модель]]
** [[Байесовская сеть]]
** [[Скрытая марковская модель]]
** [[Conditional random field|CRF]]
|группа6 = [[Выявление аномалий]]
|список6 =
* [[Метод k ближайших соседей]]
* [[Локальный уровень выброса]]
|группа7 = [[Графовая вероятностная модель|Графовые вероятностные модели]]
|список7 =
* [[Байесовская сеть]]
* [[Марковская сеть]]
* [[Скрытая марковская модель]]
|группа8 = [[Нейронная сеть|Нейронные сети]]
|список8 =
* [[Ограниченная машина Больцмана]]
* [[Самоорганизующаяся карта Кохонена|Самоорганизующаяся карта]]
* [[Функция активации]]
** [[Сигмоида]]
** [[Многопеременная логистическая функция|Softmax]]
** [[Радиально-базисная функция]]
* [[Метод обратного распространения ошибки]]
* [[Глубокое обучение]]
* [[Многослойный перцептрон Румельхарта|Многослойный перцептрон]]
* [[Рекуррентная нейронная сеть]]
** [[Долгая краткосрочная память]]
** [[Управляемый рекуррентный блок]]
* [[Свёрточная нейронная сеть]]
** [[U-Net]]
* [[Автокодировщик]]
|группа9 = [[Обучение с подкреплением]]
|список9 =
* [[Марковский процесс]]
* [[Уравнение Беллмана]]
* [[Жадный алгоритм]]
* [[Q-обучение]]
* [[State–action–reward–state–action|SARSA]]
* [[Temporal difference learning|Temporal difference (TD)]]
|группа10 = Теория
|список10 =
* [[Размерность Вапника — Червоненкиса]]
* [[Дилемма смещения-дисперсии|Дилемма смещения–дисперсии]]
* [[Теория вычислительного обучения]]
* [[Минимизация эмпирического риска]]
* [[Оккамово обучение]]
* [[Вероятно приближённо корректное обучение|PAC learning]]
* [[Статистическая теория обучения]]
|группа11 = Журналы и конференции
|список11 =
* [[Conference on Neural Information Processing Systems|NeurIPS]]
* [[International Conference on Machine Learning|ICML]]
* [[Machine Learning (journal)|ML]]
* [[Journal of Machine Learning Research|JMLR]]
* [https://arxiv.org/list/cs.LG/recent ArXiv:cs.LG]
}}<noinclude>
[[Категория:Шаблоны:Искусственный интеллект]]
[[Категория:Навигационные шаблоны:Математика]]
</noinclude>
|имя = Машинное обучение
|state = <includeonly>{{{state|collapsed}}}</includeonly>
|класс_списков = hlist hlist-items-nowrap
|заголовок = [[Машинное обучение]] и [[data mining]]
|группа1 = Задачи
|список1 =
* [[Задача классификации]]
* [[Обучение без учителя]]
* [[Обучение с частичным привлечением учителя]]
* [[Регрессионный анализ]]
* [[Автоматическое машинное обучение|AutoML]]
* [[Обучение ассоциативным правилам|Ассоциативные правила]]
* [[Выделение признаков]]
* [[Обучение признакам]]
* [[Обучение ранжированию]]
* [[Грамматический вывод]]
* [[Онлайновое машинное обучение|Онлайновое обучение]]
|группа2 = [[Обучение с учителем]]
|список2 =
* [[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]]
|группа3 = [[Кластерный анализ]]
|список3 =
* [[Метод k-средних]]
* [[Метод нечёткой кластеризации C-средних|Метод нечёткой кластеризации]]
* [[Иерархическая кластеризация]]
* [[EM-алгоритм]]
* [[BIRCH]]
* [[Алгоритм CURE|CURE]]
* [[DBSCAN]]
* [[Алгоритм кластеризации OPTICS|OPTICS]]
* [[Сдвиг среднего значения|Mean-shift]]
|группа4 = [[Снижение размерности]]
|список4 =
* [[Факторный анализ]]
* [[Метод главных компонент]]
* [[Канонический корреляционный анализ|CCA]]
* [[Анализ независимых компонент|ICA]]
* [[Линейный дискриминантный анализ |LDA]]
* [[Неотрицательное матричное разложение]]
* [[Стохастическое вложение соседей с t-распределением|t-SNE]]
|группа5 = [[Структурное прогнозирование]]
|список5 =
* [[Графовая вероятностная модель]]
** [[Байесовская сеть]]
** [[Скрытая марковская модель]]
** [[Conditional random field|CRF]]
|группа6 = [[Выявление аномалий]]
|список6 =
* [[Метод k ближайших соседей]]
* [[Локальный уровень выброса]]
|группа7 = [[Графовая вероятностная модель|Графовые вероятностные модели]]
|список7 =
* [[Байесовская сеть]]
* [[Марковская сеть]]
* [[Скрытая марковская модель]]
|группа8 = [[Нейронная сеть|Нейронные сети]]
|список8 =
* [[Ограниченная машина Больцмана]]
* [[Самоорганизующаяся карта Кохонена|Самоорганизующаяся карта]]
* [[Функция активации]]
** [[Сигмоида]]
** [[Многопеременная логистическая функция|Softmax]]
** [[Радиально-базисная функция]]
* [[Метод обратного распространения ошибки]]
* [[Глубокое обучение]]
* [[Многослойный перцептрон Румельхарта|Многослойный перцептрон]]
* [[Рекуррентная нейронная сеть]]
** [[Долгая краткосрочная память]]
** [[Управляемый рекуррентный блок]]
* [[Свёрточная нейронная сеть]]
** [[U-Net]]
* [[Автокодировщик]]
|группа9 = [[Обучение с подкреплением]]
|список9 =
* [[Марковский процесс]]
* [[Уравнение Беллмана]]
* [[Жадный алгоритм]]
* [[Q-обучение]]
* [[State–action–reward–state–action|SARSA]]
* [[Temporal difference learning|Temporal difference (TD)]]
|группа10 = Теория
|список10 =
* [[Размерность Вапника — Червоненкиса]]
* [[Дилемма смещения-дисперсии|Дилемма смещения–дисперсии]]
* [[Теория вычислительного обучения]]
* [[Минимизация эмпирического риска]]
* [[Оккамово обучение]]
* [[Вероятно приближённо корректное обучение|PAC learning]]
* [[Статистическая теория обучения]]
|группа11 = Журналы и конференции
|список11 =
* [[Conference on Neural Information Processing Systems|NeurIPS]]
* [[International Conference on Machine Learning|ICML]]
* [[Machine Learning (journal)|ML]]
* [[Journal of Machine Learning Research|JMLR]]
* [https://arxiv.org/list/cs.LG/recent ArXiv:cs.LG]
}}<noinclude>
[[Категория:Шаблоны:Искусственный интеллект]]
[[Категория:Навигационные шаблоны:Математика]]
</noinclude>