Juhendatud masinõpe
165 meetodit selles perekonnas.
Esiletõstetud
Aktiivne õppimineActive learning is an iterative machine-learning paradigm in which a learning algorithm selectively queries an oracle — typically a human annotator — for labels on the most informaActive Learning BoostingActive Learning Boosting combines the query-driven label acquisition of active learning with the weighted-ensemble logic of boosting algorithms such as AdaBoost. The model iterativAktiivse õppe otsustuspuuActive learning with a decision tree combines the interpretable structure of a CART-style tree with a query strategy that selects the most informative unlabeled instances for humanFöderatiivne aktiivõpeFederated Active Learning combines the annotation-efficiency of active learning with the privacy-preserving decentralization of federated learning. A shared global model is trainedAktiivse õppe Gaussi segumudelActive Learning Gaussian Mixture Model combines an iterative query strategy with a Gaussian Mixture Model learner. The algorithm selects the most informative unlabeled points — typGradient Boosting Active LearningActive Learning Gradient Boosting combines the powerful predictive accuracy of gradient boosted trees with an active learning loop that selects the most informative unlabeled examp
Reading path
This topic's most-referenced foundational methods, in the order they were developed — a place to start if you're new here.
Kõik meetodid 165
Aktiivne õppimineActive Learning BoostingAktiivse õppe otsustuspuuFöderatiivne aktiivõpeAktiivse õppe Gaussi segumudelGradient Boosting Active LearningAktiivne Õppimine K-Lähimat NaabritAktiivne õppimine LightGBMAktiivne õppimine lineaarregressioonigaAktiivne õppimine Üheklassiline SVMAktiivne õppimine isejuhendatud õppimisegaAktiivõppe virnastamise ansambelAktiivse õppe tugivektor-masinAktiivse õppe hääletusansambelAdaBoostBoostingTugevduskomplekteerimineBorda loenduse agregeerimineCatBoostKoostööfiltreerimineKonformne ennustusOtsustuspuuDempster-Shaferi sünteesEmerging Pattern MiningEnsemble Active LearningEnsemble Decision TreeEnsemble Federated LearningEnsemble Few-Shot LearningEnsemble Gaussian Mixture ModelEnsemble Gaussian ProcessEnsemble Gradient BoostingEnsemble K-lähim naaberEnsemble Metric LearningEnsemble Naive BayesEnsemble One-Class SVMVõrgustiku ansambelõpeEnsemble enesetäiendav õppimineEnsemble pool-põhine pooljuhendatud õppimineAnsambel-tugivektormasinEnsemble Transfer LearningEkstra puudVäheste näidistega õppimineFP-Growth (Frequent Pattern Growth)Generaliseeritud liituv mudel (GAM)Independent Component Analysis (ICA)IsomapK-Nearest NeighborsSiltide levitamineLightGBMLineaarne diskriminantanalüüs (LDA)Lineaarne regressioon (ML)LOESS / LOWESS lokaalne regressioonEnamushääletusMultivariate Adaptive Regression Splines (MARS)Maatriksi täiendamineMeetriline õppimineMultikihtiline perceptron (MLP)Bayesi naiivne klassifikaatorMitte-negatiivne maatriksfaktorisatsioon (NMF)Veebipõhine aktiivõpeVõrgus boostimineVeebipõhine otsustuspuuVeebipõhine föderatiivne õppimineVeebipõhine väheste näidistega õppimineVeebipõhine FP-kasvOnline Gaussi segamudelVeebipõhine Gaussi protsessVõrgus gradient-boostimineOnline K-Nearest NeighborsVeebipõhine õpeOnline LightGBMVõrgu-juhuslik lineaarne regressioonVeebipõhine meetrilise õppimineOnline Naive BayesVõrgu-üheklassi-SVM (Online One-Class SVM)Võrgu-juhuslik metsVeebipõhine isejuhendatud õppimineVeebipõhine pooljuhendatud õppimineMasinõppe tugivektor (Online Support Vector Machine)Veebipõhine ülekandeõpeOnline Voting EnsembleVäljaspool jaotuspiirkonda tuvastusOsatäisruutregressioon (PLS)Poliitika gradiendi meetodidQ-õppimineKvadraatiline diskriminantanalüüs (QDA)Juhuslik metsRegressioon- ja silumis-splainidReguleeritud võimendamineReguleeritud CatBoostRegulaarne otsustuspuuReguleeritud federatiivne õppimineRegulaarne väheste näidistega õppimineRegulaarne Gaussi protsessReguleeritud gradienttugevdusRegulaarne k-lähima naabri algoritmRegularized Naive BayesReguleeritud veebiõpeReguleeritud juhuslik metsRegulaarne pooljuhendatud õppimineRegulaarne tugivektorite masinRegulaarne ülekandeõpeRobustne aktiivõpeRobustne võimendamineRobustne otsustuspuuRobustne hajusõpeRobustne Gaussi segumudelRobust Gaussian ProcessRobustne meetrika õppimineRobust One-Class SVMRobustne veebipõhine õppimineRobust Random ForestRobustne virnastatud kooslusRobustne tugivektorite masinTugev häälte kogumReeglite induktsioon (RIPPER)Eneseteadlik aktiivõpeEnesest juhendatud võimendamineEneseteadlik otsustuspuuEneseteadlik föderaalne õppimineEnesest juhendatud väheste näidistega õppimineEneseteadlik Gaussi protsessEneseteadlik gradientvõimendusEnesejuhendatud K-lähima naabri meetodEnesest juhendav õppimineSelf-supervised LightGBMIsejuhendatud meetriline õpeEneseteadlik üheklassi SVMEneseteadlik juhuslik metsEnesesalvestav virnastatud kooslusKaitstud masinõppe meetod "Support Vector Machine" (SVM)Eneselt juhitud ülekanneõpePoolt-juhitud aktiivõpePoolitult järelevalvega võimendaminePooljuhendatud CatBoostPoolitatud otsustuspuuPoolitult järelevalve all toimuv föderatiivne õpePooltugevdatud väheste näidistega õppiminePoolitatud FP-kasvu algoritmPooljuhendatud Gaussi mudelPoolitatud Gaussi protsessPoolitatud gradiendivõimendaminePoolt-juhendatud lähimate naabrite meetod (Semi-supervised K-Nearest Neighbors)Poolitatud järelevalvega õppiminePoolitud LightGBMPoolitatud järelduslik lineaarregressioonPooljärelevalvega meetrika õppiminePoolitult järelevalvega Naive BayesPooltreenitud üheklassiline SVMPooltõhus veebipõhine õppiminePoolitatud juhuslik metsPoolitatud pooljuhendatud õppiminePoolitatud masinõppe tugivektor (Semi-supervised Support Vector Machine)Poolitud ülekandeõpePoolitud õppimise hääletusansambelPoolitud XGBoostJärjestikuste mustrite kaevandamineVirnastatud üldistamineVirnastamineStohhastiline gradiendilange (SGD)Support Vector Machine (Klassifitseerimine)Support Vector RegressionÜlekandeõpeHääletusansambelXGBoost