Felügyelt gépi tanulás
165 módszer ebben a családban.
Kiemelt
Aktív tanulásActive 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 informaAktív Tanulás ErősítésselActive Learning Boosting combines the query-driven label acquisition of active learning with the weighted-ensemble logic of boosting algorithms such as AdaBoost. The model iterativAktív Tanulási Döntési FaActive 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 humanAktív Tanulás Szövetségi TanulásFederated Active Learning combines the annotation-efficiency of active learning with the privacy-preserving decentralization of federated learning. A shared global model is trainedAktív Tanulás Gauss-i Elegy ModelltActive Learning Gaussian Mixture Model combines an iterative query strategy with a Gaussian Mixture Model learner. The algorithm selects the most informative unlabeled points — typAktív Tanulás Gradient BoostingActive Learning Gradient Boosting combines the powerful predictive accuracy of gradient boosted trees with an active learning loop that selects the most informative unlabeled examp
Olvasási útvonal
E témakör leggyakrabban hivatkozott alapmódszerei kidolgozásuk sorrendjében — kiindulópont, ha most ismerkedik a területtel.
Minden módszer 165
Aktív tanulásAktív Tanulás ErősítésselAktív Tanulási Döntési FaAktív Tanulás Szövetségi TanulásAktív Tanulás Gauss-i Elegy ModelltAktív Tanulás Gradient BoostingAktív Tanulás K-Legközelebbi SzomszédokActive Learning LightGBMAktív Tanulás Lineáris RegresszióAktív tanulású egyosztályú SVMAktív tanulás önfelügyelt tanulássalAktív Tanulás Stacking EnsembleAktív tanulású Support Vector MachineActive Learning Voting EnsembleAdaBoostBoostingBoosting EnsembleBorda Szám AggregációCatBoostKolaboratív szűrésKonformációs predikcióDöntési faDempster–Shafer fúzióEmerging Pattern MiningEnsemble aktív tanulásEnsemble Döntési FaEnsemble Federated LearningEnsemble Few-Shot TanulásEnsemble Gauss-Mixture ModellEnsemble Gauss-FolyamatEnsemble Gradiens ErősítésEnsemble K-Legközelebbi Szomszédok (KNN)Ensemble Metrika TanulásEnsemble Naive Bayes (Ensemble Naiv Bayes)Egyosztályos SVM-együttes (Ensemble One-Class SVM)Online Ensemble TanulásEnsemble öntanuló rendszerek (Ensemble Self-supervised Learning)Ensemble féltanított tanulásEnsemble Szupport Vektor GépEnsemble Transzfer TanulásExtra TreesFew-shot LearningFP-Growth (Frequent Pattern Growth)Generalizált Additív Modell (GAM)Az elágazásmentes komponenselemzés (ICA)IsomapK-Legközelebbi szomszédokCímkepropagációLightGBMLineáris diszkriminanciaanalízis (LDA)Lineáris Regresszió (ML)LOESS / LOWESS Helyi RegresszióTöbbségi szavazásMultivariate Adaptive Regression Splines (MARS)MátrixkomplecióMetrikatanulásMulti-layer Perceptron (MLP)Bayes-féle naiv klasszifikálóNemnegatív Mátrix Faktorizáció (NMF)Online aktív tanulásOnline BoostingOnline Decision TreeOnline Federated LearningOnline néhány-shot tanulásOnline FP-growthOnline Gauss-keverék modellOnline Gaussian ProcessOnline Gradient BoostingOnline K-legközelebbi szomszédokOnline tanulásOnline LightGBMOnline Linear RegressionOnline Metric LearningOnline Naive BayesOnline One-Class SVMOnline Random ForestOnline önszupervizált tanulásOnline Semi-supervised LearningOnline Support Vector MachineOnline Transzfer TanulásOnline Voting EnsembleEloszlásból Kívüli DetektálásRegresszió parciális legkisebb négyzetes módszerrel (PLS)Grádiens alapú házirend-módszerekQ-tanulásNégyzetes diszkriminanciaanalízis (QDA)Véletlen erdőRegressziós és simító spline-okRegularizált BoostingRegularizált CatBoostRegularizált döntési faSzabályozott szövetségi tanulásRegularizált kevés-képes tanulásRegularizált Gauss-folyamatRegularizált Gradient BoostingNormalizált k-legközelebbi szomszédRegularizált Naiv Bayes-osztályozóNormalizált Online TanulásRegularized Random ForestRegularizált félig felügyelt tanulásSzabályozott Támogatásvektoros GépekRegularizált transzfer tanulásRobusztus Aktív TanulásRobusztus BoostingRobusztus Döntési FaRobusztus szövetségi tanulásRobusztus Gauss-keverék modellRobusztus Gausszi-folyamatRobuszt metrikatanulásRobuszt Egyosztályú SVMRobuszt Online TanulásRobust Random ForestRobust Stacking EnsembleRobuszt Támogató Vektor GépRobusztus Szavazó EnsembleSzabályindukció (RIPPER)Önfelügyelt Aktív TanulásÖnfelügyelt BoostolásÖnszupervizált döntési faÖnfelügyelt szövetségi tanulásÖnfelügyelt kevés-képes tanulásÖnfelügyelt Gauss-folyamatÖnfelügyelt gradiens növelésÖnfelügyelt k-legközelebbi szomszédokÖnfelügyelt tanulásÖnszupervizált LightGBMÖnfelügyelt metrikus tanulásÖnszupervizált egyosztályos SVMÖnfelügyelt Random ForestÖnfelügyelt Halmozott EgyüttesÖnfelügyelt Támogató Vektor GépÖnfelügyelt transzfer tanulásFélfelügyelt Aktív TanulásFélfelügyelt BoostingFélfelügyelt CatBoostFélfelügyelt döntési faFélfelügyelt szövetségi tanulásFélfelügyelt kevésmintás tanulásFélfelügyelt FP-growthFélfelügyelt Gauss-keverék modellFélfelügyelt Gausszi-folyamFélfelügyelt Gradient BoostingFélfelügyelt K-legközelebbi szomszédokFélfelügyelt tanulásFélfelügyelt LightGBMFélfelügyelt lineáris regresszióFélfelügyelt metrikatanulásFélfelügyelt Naiv BayesFélfelügyelt egyosztályú SVMOnline félig-felügyelt tanulásFélfelügyelt Random ForestFélfelügyelt Stacking EnsembleFélfelügyelt Támogató Vektor GépFélfelügyelt transzfer tanulásFélig felügyelt szavazó együttesFélfelügyelt XGBoostSzekvenciális mintázatbányászatStacked GeneralizationHalmozásSztochasztikus gradiens leszúrás (SGD)Support Vector Machine (Osztályozás)Támogató Vektor RegresszióTranszfer tanulásVoting EnsembleXGBoost