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165 méthodes dans cette famille.

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Parcours de lecture

Les méthodes fondamentales les plus citées de ce thème, dans l'ordre de leur développement — un point de départ si vous débutez ici.

  1. Apprentissage en ligne1958–2000spar Rosenblatt, F.; Littlestone, N.; Shalev-Shwartz, S. (key contributors)
  2. Apprentissage semi-supervisé1970s–2006 (formalized)par Vapnik, V. N. and others (community of researchers, 1970s–2000s)
  3. Arbre de décision1984par Breiman, Friedman, Olshen & Stone
  4. Boosting1990–1997par Schapire, R. E.; Freund, Y.
  5. Forêt Aléatoire2001par Breiman, L.
  6. Apprentissage par transfert2010 (formalized); 1990s (early roots)par Pan, S. J. & Yang, Q. (survey); Bengio, Y. (deep learning framing)
  7. XGBoost2016par Chen, T. & Guestrin, C.
  8. Apprentissage auto-supervisé2018–2020par LeCun, Y. and community (formalized ~2018–2020)
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Toutes les méthodes 165

Apprentissage actifApprentissage actif par ensemble de boostingArbre de décision en apprentissage actifApprentissage Actif FédéréModèle de Mélange Gaussien avec Apprentissage ActifApprentissage actif avec gradient boostingApprentissage actif K-plus proches voisinsApprentissage actif avec LightGBMRégression Linéaire par Apprentissage ActifApprentissage actif avec SVM univariéApprentissage actif avec apprentissage auto-superviséApprentissage actif par ensemble d'empilementMachine à vecteurs de support par apprentissage actifVote par apprentissage actif ensemblisteAdaBoostBoostingEnsemble par BoostingAgrégation par décompte de BordaCatBoostFiltrage collaboratifPrédiction conformeArbre de décisionFusion de Dempster-ShaferExploration de motifs émergentsApprentissage actif par ensembleArbre de décision ensemblisteApprentissage Fédéré en EnsembleApprentissage par ensemble à faible nombre d'exemplesModèle de Mélange Gaussien en EnsembleProcessus Gaussien d'EnsembleEnsemble Gradient BoostingEnsemble de K plus proches voisinsApprentissage métrique d'ensembleEnsemble Naive BayesEnsemble One-Class SVMApprentissage ensembliste en ligneApprentissage auto-supervisé par ensembleApprentissage semi-supervisé en ensembleMachine de vecteurs de support ensemblisteEnsemble Transfer LearningExtra TreesApprentissage à peu d'exemplesFP-Growth (Frequent Pattern Growth)Modèle additif généralisé (GAM)Analyse en Composantes Indépendantes (ACI)IsomapPlus Proches Voisins (PPV)Propagation d'étiquettesLightGBMAnalyse discriminante linéaire (ADL)Régression linéaire (ML)Régression locale LOESS / LOWESSVote majoritaireSplines adaptatives multivariées (MARS)Achèvement de matriceApprentissage métriquePerceptron multicouche (MLP)Naive BayesFactorisation de Matrices Non-Négatives (NMF)Apprentissage actif en ligneBoosting en ligneArbre de décision en ligneApprentissage Fédéré en LigneApprentissage en ligne à quelques exemplesOnline FP-growthModèle gaussien de mélange en ligneGaussian Process en ligneGradient Boosting en ligneK-plus-proches voisins en ligneApprentissage en ligneLightGBM en ligneRégression linéaire en ligneApprentissage métrique en ligneNaive Bayes en ligneSVM Uniclasse en LigneForêt aléatoire en ligneApprentissage auto-supervisé en ligneApprentissage semi-supervisé en ligneMachine à vecteurs de support en ligneApprentissage par transfert en ligneEnsemble par vote en ligneDétection hors distributionRégression par moindres carrés partiels (PLS)Méthodes de gradient de politiqueQ-LearningAnalyse discriminante quadratique (QDA)Forêt AléatoireSplines de régression et de lissageBoosting RégulariséCatBoost RégulariséArbre de décision régulariséApprentissage fédéré régulariséApprentissage par peu d'exemples régulariséProcessus Gaussien RégulariséGradient Boosting Régularisék-Plus-Proches Voisins RégulariséNaive Bayes régulariséApprentissage en ligne régulariséForêt Aléatoire RégulariséeApprentissage semi-supervisé régulariséMachine à vecteurs de support régulariséeApprentissage par transfert régulariséApprentissage Actif RobusteRobust BoostingArbre de décision robusteApprentissage Fédéré RobusteModèle robuste de mélange gaussienProcessus Gaussien RobusteApprentissage métrique robusteSVM à une classe robusteApprentissage en ligne robusteForêt Aléatoire RobusteEmpilement robuste ensemblisteMachine à vecteurs de support robusteEnsemble de vote robusteInduction de règles (RIPPER)Apprentissage actif auto-superviséBoosting auto-superviséArbre de décision auto-superviséApprentissage Fédéré Auto-SuperviséSelf-supervised Few-shot LearningProcessus Gaussien Auto-superviséArborescence de gradient auto-superviséeVoisins les plus proches auto-supervisésApprentissage auto-superviséLightGBM auto-superviséApprentissage métrique auto-superviséSVM univarié auto-superviséForêt aléatoire auto-superviséeEmpilement auto-superviséMachine à vecteurs de support auto-superviséeApprentissage par transfert auto-superviséApprentissage Actif Semi-SuperviséBoost par apprentissage semi-superviséCatBoost semi-superviséArbre de décision semi-superviséApprentissage fédéré semi-superviséSemi-supervised Few-shot LearningFP-croissance semi-superviséModèle gaussien de mélange semi-superviséProcessus Gaussien semi-superviséGradient Boosting Semi-superviséK-plus proches voisins semi-supervisésApprentissage semi-superviséLightGBM semi-superviséRégression linéaire semi-superviséeApprentissage métrique semi-superviséBayes naïf semi-superviséSVM univarié semi-superviséApprentissage en ligne semi-superviséForêt aléatoire semi-superviséeEmpilement semi-superviséMachine à vecteurs de support semi-superviséeApprentissage par transfert semi-superviséEnsemble de vote semi-superviséXGBoost semi-superviséSequential Pattern MiningGénéralisation empiléeEmpilementDescente de gradient stochastique (SGD)Machine à vecteurs de support (Classification)Régression par vecteurs de supportApprentissage par transfertEnsemble par voteXGBoost