ScholarGate
Asistents

Uzraudzītā mašīnmācīšanās

165 metodes šajā saimē.

Izceltās

Reading path

This topic's most-referenced foundational methods, in the order they were developed — a place to start if you're new here.

  1. Tiešsaistes apguve1958–2000sby Rosenblatt, F.; Littlestone, N.; Shalev-Shwartz, S. (key contributors)
  2. Daudzpusīgā apguve1970s–2006 (formalized)by Vapnik, V. N. and others (community of researchers, 1970s–2000s)
  3. Koku lēmumu pieņemšana (Decision Tree)1984by Breiman, Friedman, Olshen & Stone
  4. Pastiprināšana1990–1997by Schapire, R. E.; Freund, Y.
  5. Random Forest2001by Breiman, L.
  6. Pārneses apmācība2010 (formalized); 1990s (early roots)by Pan, S. J. & Yang, Q. (survey); Bengio, Y. (deep learning framing)
  7. XGBoost2016by Chen, T. & Guestrin, C.
  8. Pašuzraudzības apmācība2018–2020by LeCun, Y. and community (formalized ~2018–2020)
all methods on this shelf ↓

Visas metodes 165

Aktīvā mācīšanāsActive Learning BoostingAktīvā mācīšanās lēmumu koksFederated Active Learning (Federated Active Learning)Active learning Gaussian mixture modelAktīvās mācīšanās gradientu pastiprināšanaAktīvā apmācība ar K-tuvākajiem kaimiņiemAktīvā mācīšanās LightGBMLineārās regresijas aktīvā apguveAktīvās apmācības viena klases SVMAktīvā mācīšanās ar pašuzraudzītu mācīšanosAktīvās mācīšanās steka ansamblisAtvērtās mācīšanās atbalsta vektoru mašīnaBalsojošā kopas aktīvā apguveAdaBoostPastiprināšanaPastipināšanas ansamblisBorda Count AggregationCatBoostSadarbības filtrēšanaKonformālā prognozēšanaKoku lēmumu pieņemšana (Decision Tree)Dempstera-Šefera sapludināšanaEmerging Pattern MiningSaliekamā aktīvā mācīšanāsEnsemble Decision TreeFederated apvienojums (Ensemble Federated Learning)Ensemble Few-Shot LearningGaußiešu maisījumu modeļu ansamblisGaußu procesu ansamblisEnsemble Gradient BoostingEnsemble K-Nearest NeighborsAnsambļa metrikas mācīšanāsEnsemble Naive BayesEnsemble One-Class SVMEnsemble Online LearningEnsemble Self-supervised LearningEnsemble Semi-supervised LearningEnsemble Support Vector MachineEnsemble Transfer LearningExtra TreesMācīšanās ar maziem paraugu skaituFP-Growth (biežo kopu augšana)Vispārīgais aditīvais modelis (GAM)Neatkarīgo komponentu analīze (ICA)IsomapK-tuvākie kaimiņiIezīmju izplatīšanaLightGBMLineārā diskriminanta analīze (LDA)Lineārā regresija (ML)Lokālā regresija LOESS / LOWESSBalsojums vairākumāDaudzvariāciju adaptīvās regresijas šķipsnas (MARS)Matricas pabeigšanaMetriskā apguveDaudzslāņu perceptrons (MLP)Naive BayesNeatūru matricas faktorizācija (NMF)Tiešsaistes aktīvā mācīšanāsTiešsaistes pastiprināšana (Online Boosting)Tiešsaistes lēmumu koksTiešsaistes federatīvā apmācībaTiešsaistes dažu šāvienu mācīšanāsTiešsaistes FP-growthTiešsaistes Gausa maisījuma modelisTiešsaistes Gausa processTiešsaistes gradientu pastiprināšanaTiešsaistes K-tuvāko kaimiņu algoritmsTiešsaistes apguveTiešsaistes LightGBMTiešsaistes lineārā regresijaTiešsaistes metrikas apguveTiešsaistes Naivais Beijsa klasifikatorsTiešsaistes vienas klases SVMTiešsaistes nejaušais mežsPašuzraudzītā mācīšanās tiešsaistēTiešsaistes daļēji uzraudzītā apguveTiešsaistes atbalsta vektoru mašīnaTiešsaistes pārsūtīšanas mācīšanāsTiešsaistes balsu kopojumsDetekcija ārpus sadalījumaRegresija ar daļējiem mazākajiem kvadrātiem (PLS)Metodes ar politikas gradientuQ-apmācībaKvadrātiskā diskriminantanalīze (QDA)Random ForestRegresijas un izlīdzināšanas splainiRegularizēta pastiprināšanaRegularizēts CatBoostRegulārizēts lēmumu koksRegularizēta federatīvā apmācībaRegularizēta mazskaitlīgu paraugu apguveRegulārizēts Gausa processRegularizēta gradientu pastiprināšanaRegularizētie k-tuvākie kaimiņiRegulārizēts Naive BayesRegularizēta tiešsaistes apguveRegulārizēts nejaušais mežsRegularizēta pusuzraudzīta apmācībaRegularizēta atbalsta vektoru mašīnaRegularizētā pārvietotā mācīšanāsRobust Active LearningRobustā pastiprināšanaRobust Decision TreeRobustā federatīvā apmācībaRobust Gaussian Mixture ModelRobust Gaussian ProcessRobusta metriku mācīšanāsRobust One-Class SVMRobust Online LearningRobust Random ForestRobust stacking ensembleRobustais atbalsta vektoru mašīnas (Robust SVM)Robustais balsošanas ansamblisNoteikumu indukcija (RIPPER)Pašuzraudzītā aktīvā mācīšanāsPašuzraudzīta palielināšana (Self-supervised Boosting)Pašuzraudzītās lēmumu koku metodesPašuzraudzītā federatīvā apmācībaSelf-supervised Few-shot LearningPašuzraudzēts Gausa processPašuzraudzīta gradienta pastiprināšanaPašuzraudzīta k-tuvāko kaimiņu metodePašuzraudzības apmācībaPašuzraudzītā LightGBMPašuzraudzības metriskā apguvePašuzraudzītā viena klašu SVMPašuzraudzības kārtībā apmācīts Random ForestPašuzraudzītā sakraušanas ansamblisPašuzraudzības sVMSPašuzraudzītā pārneses apmācībaPuss-uzraudzītā aktīvā mācīšanāsDaļēji uzraudzīta pastiprināšanaCatBoost daļēji uzraudzīta apmācībaPusuzraudzīts lēmumu koksPuss-uzraudzīta federatīvā apmācībaDaļēji uzraudzīta maz-paraugu mācīšanāsPusuzraudzīta FP-growthPusuzraudzības Gausa maisījuma modelisDaļēji uzraudzīts Gausa processPuspašvadāmā gradientu pastiprināšanaPusgadīgi K tuvāko kaimiņu metodeDaudzpusīgā apguveSemi-supervised LightGBMPuss-uzraudzītā lineārā regresijaIevads puspārraudzītā metrikas apguvēPusautomātiskā Naive BayesPusgadīgi uzraudzīta viena klases SVMDaudzpusīgā tiešsaistes apguveDaļēji uzraudzīts Random ForestPuss-uzraudzīta sakrauta ansambļa metodeDaļēji uzraudzīts atbalsta vektoru mašīnaDaļēji uzraudzīta pārsūtīšanas mācīšanāsBalsojošs ansamblis ar daļēji uzraudzītu apmācībuDaļēji uzraudzīts XGBoostSecvenču modeļu ieguveSakņotā vispārināšanaStackingStohastiskā gradienta metode (SGD)Atbalsta vektoru mašīna (klasifikācija)Atbalsta vektoru regresijaPārneses apmācībaBalsošanas ansamblisXGBoost