Машинное обучение
Методов: 298.
Machine learning 228
Активное обучение для поиска правил ассоциацийАктивное обучение с автоэнкодером для обнаружения аномалийАктивное обучение с бустингомДерево решений с активным обучениемАктивное обучение с федеративным обучениемActive learning Gaussian mixture modelАктивное обучение с Гауссовским процессомГрадиентный бустинг с активным обучениемАктивное обучение с использованием Isolation ForestАктивное обучение с K-ближайшими соседями (K-Nearest Neighbors, KNN)Активное обучение с LightGBMАктивное обучение с линейной регрессиейАктивное обучение логистической регрессииАктивное обучение с использованием One-class SVMАктивное обучение с самообучениемАктивное обучение со стекированием ансамбляАктивное обучение с машиной опорных векторовАктивное обучение с голосованием ансамбляАлгоритм AprioriПравила ассоциацийАвтоэнкодер для обнаружения аномалийБайесовское активное обучениеБайесовские ассоциативные правилаБайесовское автокодирующее обнаружение аномалийБайесовский бэггингБайесовский бустингБайесовское дерево решенийБайесовское федеративное обучениеБайесовское обучение с малым числом примеров (Bayesian Few-Shot Learning)Байесовская гауссовская смесьБайесовский Гауссовский ПроцессБайесовский k-ближайших соседейБайесовский LightGBMБайесовское обучение метрикБайесовский наивный классификаторБайесовская одноклассовая SVMБайесовское онлайн-обучениеБайесовский случайный лесБайесовское полуавтоматическое обучениеБайесовский стекинг ансамблейБайесовская машина опорных векторовБайесовский перенос знанийБайесовский XGBoostБустингАнсамблевое активное обучениеАнсамблевый алгоритм AprioriАнсамблевые правила ассоциацийАнсамблевое обнаружение аномалий на основе автокодировщиковАнсамбль деревьев решенийАнсамблевое федеративное обучениеАнсамблевое обучение с малым количеством примеровАнсамбль Гауссовых Смесей (Ensemble Gaussian Mixture Model)Ансамбль Гауссовских ПроцессовАнсамблевый градиентный бустингАнсамбль HDBSCANАнсамбль Isolation ForestАнсамбль K-среднихАнсамбль K-ближайших соседейАнсамблевая линейная регрессияАнсамблевая логистическая регрессияАнсамблевое метрическое обучениеАнсамбль Наивного БайесаEnsemble One-Class SVM (Ансамбль одноклассовых SVM)Ансамблевое онлайн-обучениеАнсамблевое самообучениеАнсамблевое полуавтоматическое обучениеАнсамбль опорных векторов (Ensemble Support Vector Machine)Ансамблевое трансферное обучениеОбъяснимые правила ассоциацийОбъяснимое обнаружение аномалий с помощью автоэнкодераОбъяснимый DBSCANОбъяснимое дерево решенийОбъяснимые Экстремальные Случайные ДеревьяОбъяснимый FP-GrowthОбъяснимая Гауссова СмесьОбъяснимая гауссовская модель процессаОбъяснимый градиентный бустингОбъяснимый HDBSCANОбъяснимый Isolation ForestОбъяснимый K-MeansОбъяснимый метод k-ближайших соседейОбъяснимый LightGBMОбъяснимый наивный БайесОбъяснимый одноклассовый SVMОбъяснимый случайный лесОбъяснимый ансамбль стекированияОбъяснимая машина опорных векторовОбъяснимый ансамбль голосованияОбъяснимый XGBoostЧрезвычайно случайные деревьяОбучение на малом числе примеров (Few-shot Learning)Гауссовский процессКластеризация методом k-среднихЛинейная регрессия (МО)Логистическая регрессия (МО)Метрическое обучениеОдноклассовая SVMОнлайн-обучение с активным обучениемОнлайн-ассоциативные правилаОбнаружение аномалий с помощью онлайн-автокодировщикаOnline BaggingОнлайн-бустинг (Online Boosting)Online DBSCANОнлайн-дерево решенийОнлайновое федеративное обучениеОнлайн-обучение с малым количеством примеровОнлайн FP-growthОнлайновая гауссова смесь (Online Gaussian Mixture Model)Онлайновый Гауссов Гауссов ПроцессОнлайн градиентный бустингOnline HDBSCANOnline Isolation ForestОнлайновый K-среднихОнлайновые K-ближайших соседейОнлайн-обучениеОнлайн LightGBMОнлайновая линейная регрессияОнлайн-логистическая регрессияОнлайновое обучение метрикамOnline Naive BayesOnline One-Class SVMOnline Random ForestОнлайн-самообучение без учителяОнлайновое полуавтоматическое обучениеОнлайновая машина опорных векторовОнлайн-обучение с переносом знаний (Online Transfer Learning, OTL)Ансамбль онлайн-голосованияРегуляризованный бустингРегуляризованный CatBoostРегуляризованное дерево решенийРегуляризованное федеративное обучениеРегуляризованное обучение с малым числом примеровРегуляризованная Гауссова СмесьРегуляризованный Гауссовский ПроцессРегуляризованный градиентный бустингРегуляризованное кластеризация методом k-среднихРегуляризованный k-ближайших соседейРегуляризованный LightGBMРегуляризованная линейная регрессияРегуляризованная логистическая регрессияСглаженный Наивный БайесРегуляризованное онлайн-обучениеРегуляризованный случайный лесРегуляризованное полусупервизорное обучениеРегуляризованная стековая ансамблевая модельРегуляризованная машина опорных векторовРегуляризованное трансферное обучениеРобастное активное обучениеНадежное обнаружение аномалий автокодировщикаRobust BaggingRobust BoostingРобастное дерево решенийНадежное федеративное обучениеРобастная Гауссова СмесьРобастный Гауссовский ПроцессRobust Gradient BoostingRobust HDBSCANУстойчивый Isolation ForestРобастный k-среднихУстойчивый LightGBMРобастная линейная регрессияУстойчивое метрическое обучениеРобастный Наивный БайесРобастная одноклассовая SVM (Robust One-Class SVM)Робастное онлайн-обучениеRobust Random ForestРобастное стекирование ансамблейРобастная машина опорных векторовРобастная ансамблевое голосованиеRobust XGBoostСамообучающееся активное обучениеАвтоэнкодерная детекция аномалий на основе самообученияСамообучающееся усилениеСамообучающийся DBSCANСамообучающееся решающее деревоФедеративное обучение с самоконтролем (Self-supervised Federated Learning)Self-supervised Few-shot LearningСамообучающаяся гауссова смесь (Self-supervised Gaussian Mixture Model)Самообучающийся Гауссовский процессСамообучающееся градиентное бустированиеСамообучающийся Isolation ForestСамообучающийся K-среднихСамообучающиеся k-ближайших соседейСамообучение с учителемSelf-supervised LightGBMЛогистическая регрессия при самообученииСамообучающееся метрическое обучениеНаивный Байес с самообучениемСамообучающаяся One-class SVMСамообучающийся случайный лесСамообучающаяся стековая ансамблевая модельМетод опорных векторов с самообучением (Self-supervised Support Vector Machine)Трансферное обучение с самоконтролемПолуавтоматическое активное обучениеПолуавтоматический алгоритм AprioriПолуавтоматическое извлечение правил ассоциацийПолуавтоматическое обнаружение аномалий с помощью автоэнкодераПолуавтоматический бэггингПолуавтоматическое бустирование (Semi-supervised Boosting)Полуавтоматический CatBoostПолуавтоматический DBSCANПолуавтоматическое дерево решенийПолуавтономное федеративное обучениеПолусупервизорное обучение с малым количеством примеровПолуавтоматический FP-growthПолуавтоматическая Гауссова Смесь (SS-GMM)Полу-контролируемый Гауссовский процессПолуавтоматический градиентный бустингПолуавтоматический HDBSCANПолуавтоматический Isolation ForestПолуавтоматический K-среднихПолусупервизорный метод K-ближайших соседейОбучение с частичной разметкойLightGBM с частичной разметкойПолусупервизорная линейная регрессияЛогистическая регрессия с частичной разметкойОбучение метрике с частичным привлечением учителяПолусупервизорный наивный байесовский классификаторОдноклассовая SVM с частичной разметкойОнлайн-обучение с частичной разметкойСлучайный лес с частичной разметкойСтекирование ансамблей с частичной разметкойМашина опорных векторов с частичной разметкойПолуавтономное обучение с переносомПолуавтоматический ансамбль голосованияПолу-контролируемый XGBoostПеренос обученияГолосующая ансамблевая модель
Ml-model 42
AdaBoostКластеризация методом распространения сродстваБэггинг (Бутстрэп-агрегирование)BIRCHCatBoostDBSCANДерево решенийЭластичная сетьМодель гауссовских смесейОбобщенная аддитивная модель (GAM)Градиентный бустингHDBSCANИерархическая кластеризацияIsolation ForestКластеризация методом k-среднихМетод K ближайших соседейРаспространение метокРегрессия ЛассоLightGBMЛокальный фактор выбросов (Local Outlier Factor, LOF)Локально линейное вложение (LLE)Локальная регрессия LOESS / LOWESSМультивариантные адаптивные регрессионные сплайны (MARS)Mean ShiftМногослойный перцептрон (MLP)Наивный БайесOPTICSМетод частичных наименьших квадратов (PLS)Анализ главных компонентРегрессия на главные компоненты (PCR)Случайный лесРегрессионные и сглаживающие сплайныГребневая регрессияSHAP (SHapley Additive exPlanations)Спектральная кластеризацияСтекингСтохастический градиентный спуск (SGD)Метод опорных векторов (классификация)Регрессия на основе опорных векторовt-SNEUMAPXGBoost