Алгоритмы машинного обучения¶
Обзор¶
Алгоритмы машинного обучения — это наборы правил и статистических моделей, которые позволяют компьютерам выполнять конкретные задачи без явных инструкций, полагаясь на паттерны и логические выводы.
Типы алгоритмов¶
Обучение с учителем (Supervised Learning)¶
- Классификация: предсказание категориальных меток
- Регрессия: предсказание непрерывных значений
Обучение без учителя (Unsupervised Learning)¶
- Кластеризация: группировка схожих объектов
- Снижение размерности: уменьшение количества признаков
Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)¶
- Обучение через взаимодействие со средой
Основные категории алгоритмов¶
1. Линейные модели¶
- Линейная регрессия
- Логистическая регрессия
- Ridge, Lasso, ElasticNet
2. Деревья решений и ансамбли¶
- Деревья решений
- Случайный лес (Random Forest)
- Градиентный бустинг (Gradient Boosting)
- XGBoost, LightGBM, CatBoost
3. Методы опорных векторов (SVM)¶
- Классификация
- Регрессия
4. Наивный байесовский классификатор¶
- Gaussian Naive Bayes
- Multinomial Naive Bayes
5. Методы ближайших соседей¶
- k-NN (k-Nearest Neighbors)
Выбор алгоритма¶
| Тип задачи | Рекомендуемые алгоритмы |
|---|---|
| Линейная зависимость | Линейная регрессия, Логистическая регрессия |
| Нелинейная зависимость | Деревья, SVM с ядрами, Нейронные сети |
| Малый объем данных | Наивный Байес, k-NN |
| Большой объем данных | Градиентный бустинг, Глубокие сети |
| Интерпретируемость | Деревья решений, Линейные модели |