Strojové učenie s učiteľom
165 — metódy v tejto rodine.
Vybrané
Aktívne učenieActive 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 informaZosilnenie aktívneho učeniaActive Learning Boosting combines the query-driven label acquisition of active learning with the weighted-ensemble logic of boosting algorithms such as AdaBoost. The model iterativRozhodovací strom s aktívnym učenímActive 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 humanFederated aktívne učenieFederated Active Learning combines the annotation-efficiency of active learning with the privacy-preserving decentralization of federated learning. A shared global model is trainedAktívne učenie Gaussovho zmiešaného modeluActive Learning Gaussian Mixture Model combines an iterative query strategy with a Gaussian Mixture Model learner. The algorithm selects the most informative unlabeled points — typAktívne učenie s gradientovým zosilňovanímActive Learning Gradient Boosting combines the powerful predictive accuracy of gradient boosted trees with an active learning loop that selects the most informative unlabeled examp
Postup čítania
Najčastejšie citované základné metódy tejto témy, v poradí, v akom vznikali — miesto, kde začať, ak ste tu noví.
Všetky metódy 165
Aktívne učenieZosilnenie aktívneho učeniaRozhodovací strom s aktívnym učenímFederated aktívne učenieAktívne učenie Gaussovho zmiešaného modeluAktívne učenie s gradientovým zosilňovanímAktívne učenie K-najbližších susedovActive Learning LightGBMAktívne učenie lineárnej regresieAktívne učenie s jednovariabilným SVMAktívne učenie so samoučiacim sa učenímAktívne učenie v kombinácii so zoskupeným zovšeobecnenímPodporný vektorový stroj s aktívnym učenímAktívne učenie s hlasovacím súborom modelovAdaBoostBoostingZosilnenie (Boosting)Agregácia Borda CountCatBoostKolaboratívne filtrovanieKonformná predikciaRozhodovací stromDempster-Shaferova fúziaDôlné baníctvo nových vzorcovEnsemble Active LearningEnsemble rozhodovacích stromovSúborové federované učenieEnsemble Few-Shot LearningEnsemble Gaussovských Zmesových ModelovGaussovský proces so súborom expertov (Ensemble Gaussian Process)Ensemble Gradient BoostingEnsemble K-Nearest NeighborsUčenie sa súborov metríkEnsemble Naive BayesEnsemble One-Class SVMOnline ensemble učenieEnsemble Self-supervised LearningEnsemble Semi-supervised LearningEnsemble Support Vector MachineEnsemble Transfer LearningExtra TreesFew-shot LearningFP-Growth (rast častých vzorov)Zovšeobecnený aditívny model (GAM)Nezávislá komponentová analýza (ICA)IsomapK-Nearest NeighborsPropagácia štítkovLightGBMLineárna diskriminačná analýza (LDA)Lineárna regresia (ML)Lokálna regresia LOESS / LOWESSHlasovanie väčšinyMnohorozmerné adaptívne regresné splajny (MARS)Dokončovanie matícUčenie metríkPerceptron s viacerými vrstvami (MLP)Naive BayesNezáporná maticová faktorizácia (NMF)Online aktívne učenieOnline BoostingOnline rozhodovací stromOnline Federated LearningOnline Few-shot LearningOnline FP-growthOnline Gaussov model zmesiOnline Gaussov procesOnline gradientové zosilňovanieOnline K-Nearest NeighborsOnline učenieOnline LightGBMOnline lineárna regresiaOnline Metric LearningOnline Naive BayesOnline One-Class SVMOnline Random ForestOnline Self-supervised LearningOnline semi-supervised learningOnline Support Vector MachineOnline Transfer LearningOnline Voting EnsembleDetekcia mimo distribúcieRegresia čiastočných najmenších štvorcov (PLS)Metódy gradientu politikyQ-učenieKvadratická diskriminačná analýza (QDA)Náhodný lesRegresné a vyhladzovacie splajnyRegulované zosilňovanieRegulovaný CatBoostRegulovaný rozhodovací stromRegulované federované učenieRegularizované učenie s malým počtom príkladov (Regularized Few-Shot Learning)Regulovaný Gaussov procesRegularizované zosilňovanie gradientuRegulovaný k-najbližších susedovRegularizovaný Naive BayesRegulované online učenieRegularizovaný náhodný lesRegularizované semi-supervizované učenieRegulovaný Support Vector MachineRegularizované transferové učenieRobustná aktívna učenieRobustné zosilňovanieRobustný rozhodovací stromRobustné federatívne učenieRobust Gaussian Mixture ModelRobustný Gaussovský ProcesRobustné učenie mierRobust One-Class SVMRobustné online učenieRobust Random ForestRobustné skladané zoskupenieRobust Support Vector MachineRobustný hlasovací súborIndukcia pravidiel (RIPPER)Samo-riadené aktívne učenieSamoučenie posilňované zosilňovanímSamo-riadený rozhodovací stromFederated učenie so samotrenímSamoučenie s malým počtom príkladovSamoučiaci Gaussov procesSamoučiacie zosilňovanie gradientuSamoučiacie sa K-najbližších susedovSamoučenieSamo-riadené učenie LightGBMUčenie metrík pomocou samoučeniaJedno-triedový SVM s vlastným dohľadomNáhodný les so sebou samým riadeným učenímSamo-dohľadové skladané zoskupenieSamoučiacia sa metóda Support Vector MachineSamoučiace sa prenosové učeniePolosupervidované aktívne učeniePolozavzdelávacie zosilňovanieSemi-supervised CatBoostSemi-supervidovaný rozhodovací stromSemi-supervidované federatívne učeniePolosupervizované učenie s malým počtom príkladovSemi-supervised FP-growthPolosupervízny Gaussovský model zmesíSemi-supervised Gaussian ProcessPolosupervizované zosilňovanie gradientuPolosupervízované K-najbližších susedovPolosupervizované učeniePolosupervidovaný LightGBMSemi-supervidovaná lineárna regresiaSemi-supervidované učenie metríkPolosupervizované Naive BayesPolosupervizovaná jednotriedová SVMOnline učenie s čiastočným dohľadomSemi-Supervised Random ForestSemi-supervised Stacking EnsembleSemi-supervised Support Vector MachinePolosupervizované učenie s prenosomPolohlasové hlasovacie zoskupenieSemi-supervised XGBoostDolovanie sekvenčných vzorovVrstvená generalizáciaStackingStochastický gradientný zostup (SGD)Support Vector Machine (Klasifikácia)Regresia pomocou vektorov podporyPrenosové učenieHlasovacie zoskupenieXGBoost