Искусственный интеллект. Машинное обучение

Линейная регрессия: Это один из наиболее простых и широко используемых методов в машинном обучении. Линейная регрессия используется для анализа зависимости между одной или несколькими независимыми переменными и зависимой переменной. Модель строит линейную функцию, которая наилучшим образом описывает взаимосвязь между переменными.

2. Логистическая регрессия: Этот метод используется для решения задач классификации, где требуется разделение объектов на два или более класса. Логистическая регрессия предсказывает вероятность принадлежности объекта к определенному классу, используя логистическую функцию.

3. Решающие деревья: Это методы, которые строят деревья решений на основе данных и используют их для классификации или регрессии. Решающие деревья разделяют пространство признаков на множество прямоугольных областей и принимают решения на основе значений признаков.

4. Случайный лес: Это ансамблевый метод, который объединяет несколько решающих деревьев для улучшения точности прогнозирования. Случайный лес генерирует множество деревьев на основе случайных подвыборок данных и усредняет их прогнозы для получения более стабильного и точного результата.

5. Метод опорных векторов (SVM): Это метод, который находит оптимальную разделяющую гиперплоскость между различными классами данных. SVM используется для задач классификации и регрессии и позволяет работать с линейными и нелинейными данными.

6. Нейронные сети: Это модели, состоящие из множества взаимосвязанных узлов, или нейронов, которые имитируют работу человеческого мозга.

Нейронные сети способны обрабатывать сложные данные и извлекать сложные закономерности, что делает их эффективными в широком спектре задач, включая распознавание образов, обработку естественного языка и прогнозирование временных рядов.

7. К ближайших соседей (K-Nearest Neighbors, KNN): Этот метод используется для задач классификации и регрессии. Он основан на принципе "ближайших соседей", где объект классифицируется или прогнозируется на основе классов или значений его ближайших соседей в пространстве признаков.

Количество соседей, учитываемых при принятии решения, определяется параметром K.

8. Градиентный бустинг (Gradient Boosting): Это ансамблевый метод, который строит ансамбль слабых моделей (обычно решающих деревьев) последовательно, каждая новая модель исправляет ошибки предыдущей. Градиентный бустинг широко используется в задачах классификации и регрессии и обычно обеспечивает высокую точность предсказаний.

9.