Veiledet maskinlæring
165 metoder i denne familien.
Utvalgte
Aktiv læringActive 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 informaAktiv læring med 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 iterativAktiv læring med beslutningstreActive 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 humanAktiv læring i føderert læringFederated Active Learning combines the annotation-efficiency of active learning with the privacy-preserving decentralization of federated learning. A shared global model is trainedAktiv læring Gaussisk blandingsmodellActive Learning Gaussian Mixture Model combines an iterative query strategy with a Gaussian Mixture Model learner. The algorithm selects the most informative unlabeled points — typAktiv læring med 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
Reading path
This topic's most-referenced foundational methods, in the order they were developed — a place to start if you're new here.
Alle metoder 165
Aktiv læringAktiv læring med boostingAktiv læring med beslutningstreAktiv læring i føderert læringAktiv læring Gaussisk blandingsmodellAktiv læring med gradient boostingAktiv læring K-nærmeste naboerActive Learning LightGBMAktiv læring med lineær regresjonAktiv læring for One-class SVMAktiv læring med selv-supervisert læringAktiv læringsstabling-ensembleAktiv læring Support Vector MachineAktiv læring stemmekomiteenAdaBoostBoostingBoosting EnsembleBorda Count AggregationCatBoostKollaborativ filtreringKonform prediksjonBeslutningstreDempster-Shafer-fusjonEmerging Pattern MiningEnsemble Active LearningEnsemble Decision TreeEnsemble føderert læringEnsemble Few-Shot Learning kombinerer flere few-shot-modellerEnsemble Gaussisk BlandingsmodellEnsemble Gaussisk ProsessEnsemble Gradient BoostingEnsemble K-Nærmeste NaboerEnsemble Metric LearningEnsemble Naive BayesEnsemble One-Class SVMEnsemble Online LæringEnsemble Self-supervised LearningEnsemble semi-supervised learningEnsemble Support Vector MachineEnsemble Transfer LearningEkstra trærFå-skudds læringFP-Growth (Frequent Pattern Growth)Generaliserte additive modeller (GAM)Uavhengig komponentanalyse (ICA)IsomapK-Nearest NeighborsLabel PropagationLightGBMLineær diskriminantanalyse (LDA)Lineær regresjon (ML)LOESS / LOWESS lokal regresjonMajoritetsstemmegivningMultivariate Adaptive Regression Splines (MARS)MatrisekompletteringMetrikklæringFlerlagsperseptron (MLP)Naive BayesNon-negativ matrisefaktorisering (NMF)Online aktiv læringOnline BoostingOnline beslutningstreOnline føderert læringOnline Few-shot LearningOnline FP-growthOnline Gaussian Mixture ModelOnline Gaussisk prosessOnline Gradient BoostingOnline K-Nearest NeighborsOnline læringOnline LightGBMOnline lineær regresjonOnline metrikklæringOnline Naive BayesOnline One-Class SVMOnline Random ForestOnline selvveiledet læringOnline semi-supervised learningOnline Support Vector MachineOnline Transfer LearningOnline Voting EnsembleDeteksjon av utenfor-distribusjonPartiell minste kvadraters regresjon (PLS)Policy Gradient-metoderQ-læringKvadratisk diskriminantanalyse (QDA)Random ForestRegresjons- og utjevningssplinerRegularisert BoostingRegularisert CatBoostRegulert beslutningstreRegularisert føderert læringRegulert fåskudds læringRegularisert Gaussisk ProsessRegulert gradient-boostingRegularisert k-Nærmeste NaboerRegulert Naiv BayesRegularisert nettbasert læringRegulert tilfeldig skogRegularisert semi-veiledet læringRegularisert støttevektormaskinRegulert transfer learningRobust aktiv læringRobust BoostingRobust Decision TreeRobust Federated LearningRobust Gaussisk BlandingmodellRobust Gaussisk ProsessRobust metrikklæringRobust One-Class SVMRobust Online LæringRobust Random ForestRobust Stacking EnsembleRobust Support Vector MachineRobust StemmeensembleRegelinduksjon (RIPPER)Selv-supervisert aktiv læringSelv-supervisert BoostingSelv-supervisert beslutningstreSelv-supervisert føderert læringSelv-supervisert fåskudds læringSelv-supervisert Gaussisk prosessSelvveiledet gradient-boostingSelv-supervisert k-nærmeste naboSelv-supervisert læringSelv-supervisert LightGBMSelv-supervisert metrikklæringSelv-supervisert One-class SVMSelv-supervisert tilfeldig skogSelvveiledet stablingensembleSelv-supervisert støttevektormaskinSelv-supervisert overføringslæringSemi-veiledet aktiv læringSemi-supervised BoostingSemi-supervisert CatBoostSemi-supervised Decision TreeSemi-supervised Federated LearningSemi-supervised Few-shot LearningSemi-veiledt FP-vekstSemi-supervised Gaussian Mixture ModelSemiveiledet Gaussisk ProsessSemi-supervised Gradient BoostingSemi-supervised K-Nærmeste NaboerSemiveiledet læringSemi-veilet LightGBMSemi-supervised lineær regresjonSemi-veiledt metrikklæringSemi-supervised Naive BayesSemi-supervised One-class SVMSemi-veilet Online LæringSemi-supervised Random ForestSemi-supervised Stacking EnsembleSemi-supervised Support Vector MachineSemi-supervised Transfer LearningSemi-supervised Voting EnsembleSemi-supervised XGBoostSekvensiell mønsterutvinningStablet generaliseringStackingStokastisk gradientnedstigning (SGD)Støttevektormaskin (klassifisering)StøttevektorregresjonOverføringslæringStemmeensembleXGBoost