Nadzorowane uczenie maszynowe
165 — metody w tej rodzinie.
Wyróżnione
Aktywna naukaActive 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 informaActive Learning 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 iterativAktywne uczenie drzew decyzyjnychActive 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 humanAktywne Uczenie w Uczeniu FederacyjnymFederated Active Learning combines the annotation-efficiency of active learning with the privacy-preserving decentralization of federated learning. A shared global model is trainedAktywny Uczący się Model Mieszanin GaussowskichActive Learning Gaussian Mixture Model combines an iterative query strategy with a Gaussian Mixture Model learner. The algorithm selects the most informative unlabeled points — typAktywne uczenie z gradientowym wzmacnianiemActive 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.
Wszystkie metody 165
Aktywna naukaActive Learning BoostingAktywne uczenie drzew decyzyjnychAktywne Uczenie w Uczeniu FederacyjnymAktywny Uczący się Model Mieszanin GaussowskichAktywne uczenie z gradientowym wzmacnianiemAktywne uczenie maszynowe z algorytmem K-najbliższych sąsiadówAktywne uczenie z modelem LightGBMLiniowa regresja z aktywnym uczeniemAktywne uczenie maszynowe z jednoklasowym SVMAktywne uczenie z samonadzoremAktywne uczenie w architekturze stosu (Active Learning Stacking Ensemble)Aktywne uczenie maszynowe z użyciem maszyny wektorów nośnychGłosowanie w ramach aktywnego uczenia (Active Learning Voting Ensemble)AdaBoostWzmocnienieBoosting EnsembleAgregacja metodą głosowania BordaCatBoostFiltrowanie kolaboratywneKonformalne przewidywanieDrzewo decyzyjneFuzja Dempstera-ShaferaEksploracja Wzorców Pojawiających sięUczące się aktywne z wykorzystaniem zespołów (Ensemble Active Learning)Drzewo decyzyjne typu ensembleFederacyjne Uczenie ZespołoweUczenie zespołowe z małą liczbą przykładów (Ensemble Few-Shot Learning)Ensemble Gaussian Mixture ModelProcesy Gaussa w wersji zespołowej (Ensemble Gaussian Process)Ensemble Gradient BoostingEnsemble K-Nearest NeighborsUcząca się metryki zespołowaZespołowy naiwny BayesZespołowa maszyna wektorów nośnych dla jednej klasy (Ensemble One-Class SVM)Uczenie przyrostowe zespołowe (Ensemble Online Learning)Uczenie zespołowe samonadzorowaneUczące się zespoły w uczeniu ze wsparciem częściowymZespołowa maszyna wektorów nośnychUczenie transferowe z wykorzystaniem zespołówExtra TreesUczenie z niewielką liczbą przykładówFP-Growth (Frequent Pattern Growth)Uogólniony model addytywny (GAM)Analiza Składowych Niezależnych (ICA)IsomapK-Najbliższych SąsiadówPropagacja etykietLightGBMAnaliza dyskryminacyjna liniowa (LDA)Regresja liniowa (ML)Regresja lokalna LOESS / LOWESSGłosowanie większościoweWielowymiarowe adaptacyjne splajny regresyjne (MARS)Uzupełnianie macierzyUczenie metrycznePerceptron wielowarstwowy (MLP)Naiwny Klasyfikator BayesowskiNMF (Non-negative Matrix Factorization)Online Active LearningPrzyrostowe uczenie zespołoweDrzewo decyzyjne onlineUczenie Federacyjne OnlineUczenie z niewielką liczbą przykładów w trybie onlineOnline FP-growthOnline'owy model mieszaniny GaussaProces Gaussa onlineGradient Boosting OnlineAlgorytm K-Najbliższych Sąsiadów onlineUczenie onlineOnline LightGBMRegresja liniowa onlineUczenie metryczne onlineOnline Naive BayesOnline One-Class SVMOnline Random ForestSamouczenie samo nadzorowanie w trybie onlineUczenie online ze wsparciem (semi-supervised learning)Maszyna wektorów nośnych onlineOnline Transfer LearningOnline Voting EnsembleWykrywanie danych spoza dystrybucjiRegresja z częściowymi najmniejszymi kwadratami (PLS)Metody gradientu politykiUczenie QKwadratowa analiza dyskryminacyjna (QDA)Random ForestRegression SplinesRegularyzowane wzmacnianieUregularyzowany CatBoostRegularyzowane drzewo decyzyjneRegularyzowane uczenie federacyjneRegularyzowane uczenie z niewielką liczbą przykładówRegularyzowany proces GaussaUregulowany gradientowy boostingRegularyzowane k-najbliższych sąsiadówZregularizowany Naiwny BayesUczenie online z regularyzacjąUregulowany las losowyUregularyzowane uczenie częściowo nadzorowaneRegularyzowana Maszyna Wektorów NośnychUczenie transferowe z regularyzacjąOdporne aktywne uczenie sięSolidne zwiększanie (Robust Boosting)Drzewo decyzyjne odporne na zakłóceniaOdporne uczenie federacyjneSolidny model mieszaniny rozkładów GaussaRobust Gaussian ProcessUczenie metryki odpornej na zakłóceniaRobust One-Class SVMOdporne uczenie onlineRobust Random ForestSolidny zespół warstwowy (Robust Stacking Ensemble)Wytrzymały klasyfikator maszyny wektorów nośnychRobust Voting EnsembleIndukcja reguł (RIPPER)Aktywne uczenie wspomagane uczeniem samo nadzorowanymWzmocnienie samo-nadzorowaneSamonadzorowane drzewo decyzyjneUczenie federacyjne z samo-nadzoremSamonadzorowane uczenie z niewielką liczbą przykładówSamo-nadzorowany proces GaussaSamouczenie gradientoweSamo-nadzorowane k-najbliższych sąsiadówUczenie samo nadzorowaneSamouczenie z użyciem LightGBMUczenie metryczne z samonadzoremSamonadzorowany SVM jednej klasySamouczenie z wykorzystaniem lasów losowychSamo-nadzorowane uczenie się w architekturze typu Stacking EnsembleMaszyna wektorów nośnych z uczeniem samonadzorowanymUczenie transferowe z samo-nadzoremAktywne uczenie częściowo nadzorowaneWzmocnienie półnadzorowanePółnadzorowany CatBoostDrzewo decyzyjne z uczeniem częściowo nadzorowanymPółnadzorowane uczenie federacyjneSemi-supervised Few-shot LearningPółnadzorowany algorytm FP-growthPółnadzorowany model mieszanin GaussaGaussowski proces półnadzorowanyPółnadzorowany gradient boostingPółnadzorowany algorytm K-najbliższych sąsiadówUczenie ze wsparciem częściowymPółnadzorowany LightGBMRegresja liniowa z częściowym nadzoremUczenie metryczne wspomagane częściowym nadzoremPółnadzorowany naiwny klasyfikator BayesaPółnadzorowany SVM Jednej KlasyPółnadzorowane uczenie onlinePółnadzorowany las losowyPółnadzorowany Zespół Stosowy (Semi-supervised Stacking Ensemble)Półnadzorowana maszyna wektorów nośnychUczenie transferowe częściowo nadzorowanePółnadzorowany Zespół GłosującyXGBoost z półnadzoremGórnictwo sekwencyjnych wzorców (Sequential Pattern Mining)Uwarstwiona generalizacjaStackingStochastyczne spuszczanie gradientu (SGD)Maszyna wektorów nośnych (klasyfikacja)Regresja wektorów nośnychUczenie transferoweEnsemble głosującyXGBoost