教師あり機械学習
165 の手法がこの系統にあります。
注目
アクティブラーニングActive 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 informaアクティブラーニングブースティングActive Learning Boosting combines the query-driven label acquisition of active learning with the weighted-ensemble logic of boosting algorithms such as AdaBoost. The model iterativ能動学習決定木Active 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 humanアクティブラーニングと連合学習Federated Active Learning combines the annotation-efficiency of active learning with the privacy-preserving decentralization of federated learning. A shared global model is trainedアクティブラーニング・ガウス混合モデルActive Learning Gaussian Mixture Model combines an iterative query strategy with a Gaussian Mixture Model learner. The algorithm selects the most informative unlabeled points — typアクティブラーニング勾配ブースティングActive Learning Gradient Boosting combines the powerful predictive accuracy of gradient boosted trees with an active learning loop that selects the most informative unlabeled examp
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This topic's most-referenced foundational methods, in the order they were developed — a place to start if you're new here.
すべての手法 165
アクティブラーニングアクティブラーニングブースティング能動学習決定木アクティブラーニングと連合学習アクティブラーニング・ガウス混合モデルアクティブラーニング勾配ブースティングアクティブラーニングK近傍法 (Active Learning K-Nearest Neighbors)アクティブラーニングLightGBMアクティブラーニング線形回帰アクティブラーニング・ワンクラスSVM自己教師あり学習を伴うアクティブラーニングアクティブラーニング・スタッキング・アンサンブルアクティブラーニングサポートベクターマシンアクティブラーニング投票アンサンブルAdaBoostブースティングブースティングアンサンブルボルダカウント集約CatBoost協調フィルタリング共形予測決定木デンプスター・シェーファーの融合出現パターンマイニングアンサンブル・アクティブ・ラーニングアンサンブル決定木アンサンブル連合学習アンサンブル少数ショット学習アンサンブル混合ガウスモデルアンサンブルガウス過程勾配ブースティングアンサンブルアンサンブルK近傍法アンサンブル距離学習アンサンブル ナイーブベイズアンサンブルワンクラスドラボーマシン (Ensemble One-Class SVM)アンサンブルオンライン学習アンサンブル自己教師あり学習アンサンブル半教師あり学習アンサンブルサポートベクターマシンアンサンブル転移学習Extra TreesFew-shot LearningFP成長 (頻出パターン成長)一般化加法モデル（GAM）独立成分分析 (ICA)IsomapK近傍法ラベル伝播LightGBM線形判別分析 (LDA)線形回帰（機械学習）局所回帰 LOESS / LOWESS多数決 (Majority Voting)多変量適応回帰スプライン（MARS）行列補完距離学習多層パーセプトロン (MLP)ナイーブベイズ非負値行列因子分解 (NMF)オンライン能動学習オンラインブースティングオンライン決定木オンライン連合学習オンライン少数ショット学習オンラインFP-growthオンラインガウス混合モデルオンラインガウス過程オンライン勾配ブースティングオンラインK最近傍法オンライン学習オンラインLightGBMオンライン線形回帰オンライン距離学習オンラインナイーブベイズオンラインワンクラスSVMオンラインランダムフォレストオンライン自己教師あり学習オンライン半教師あり学習オンラインサポートベクターマシンオンライン転移学習オンライン投票アンサンブル分布外検出 (Out-of-Distribution Detection)偏最小二乗回帰（PLS）方策勾配法Q学習二次判別分析 (QDA)ランダムフォレスト回帰スプラインと平滑化スプライン正則化ブースティング正則化されたCatBoost正則化決定木正則化連邦学習正則化少数ショット学習正則化ガウス過程正則化勾配ブースティング正則化k近傍法正則化ナイーブベイズ正則化オンライン学習正則化ランダムフォレスト正則化半教師あり学習正則化サポートベクターマシン正則化転移学習ロバスト能動学習ロバストブースティング頑健決定木ロバスト連合学習ロバストガウス混合モデルロバスト・ガウス過程ロバスト距離学習ロバストOne-Class SVMロバストオンライン学習ロバスト・ランダム・フォレストロバストスタッキングアンサンブルロバストサポートベクターマシンロバスト投票アンサンブルRule Induction自己教師あり能動学習自己教師ありブースティング自己教師あり決定木自己教師あり連合学習自己教師あり少数ショット学習自己教師ありガウス過程自己教師あり勾配ブースティング自己教師ありk近傍法自己教師あり学習セルフスーパーバイズドLightGBM自己教師あり距離学習自己教師ありOne-class SVM自己教師ありランダムフォレスト自己教師ありスタッキングアンサンブル自己教師ありサポートベクターマシン自己教師あり転移学習半教師あり能動学習半教師ありブースティング半教師あり CatBoost半教師あり決定木半教師あり連合学習半教師あり少数ショット学習半教師ありFP-growth半教師ありガウス混合モデル半教師ありガウス過程半教師あり勾配ブースティング半教師ありK近傍法半教師あり学習半教師ありLightGBM半教師あり線形回帰半教師あり距離学習半教師ありナイーブベイズ半教師ありワンクラスSVM半教師ありオンライン学習半教師ありランダムフォレスト半教師ありスタッキングアンサンブル半教師ありサポートベクターマシン半教師あり転移学習半教師あり投票アンサンブルSemi-supervised XGBoostSequential Pattern Miningスタックド一般化（Stacked Generalization）スタッキング確率的勾配降下法 (SGD)サポートベクターマシン（分類）サポートベクター回帰転移学習投票アンサンブルXGBoost