Question

Помогите Задание 1 Начертите полную схему классификации моделей.

Answer 1

Ответ:

короч долго писать по фотке

Answer 2

Схема классификации моделей может быть представлена в виде дерева решений, чтобы систематизировать и классифицировать различные типы моделей в машинном обучении. Ниже представлена полная схема классификации моделей, которая начинается с общих категорий и уточняется до более специфических подкатегорий:

1. Модели машинного обучения
   |
   ├── 2. Обучение с учителем
   |   |
   |   ├── 3. Классификация
   |   |   |
   |   |   ├── 4. Логистическая регрессия
   |   |   |
   |   |   ├── 4. Деревья решений
   |   |   |
   |   |   ├── 4. Метод ближайших соседей (k-NN)
   |   |   |
   |   |   ├── 4. Наивный байесовский классификатор
   |   |   |
   |   |   ├── 4. Метод опорных векторов (SVM)
   |   |
   |   ├── 3. Регрессия
   |   |   |
   |   |   ├── 4. Линейная регрессия
   |   |   |
   |   |   ├── 4. Регрессия полиномиальных функций
   |   |   |
   |   |   ├── 4. Ridge регрессия
   |   |   |
   |   |   ├── 4. Lasso регрессия
   |   |
   |   ├── 3. Обучение на основе ансамблей
   |       |
   |       ├── 4. Случайный лес
   |       |
   |       ├── 4. Градиентный бустинг
   |       |
   |       ├── 4. AdaBoost
   |
   ├── 2. Обучение без учителя
   |   |
   |   ├── 3. Кластеризация
   |   |   |
   |   |   ├── 4. K-средних (K-Means)
   |   |   |
   |   |   ├── 4. Иерархическая кластеризация
   |   |   |
   |   |   ├── 4. Метод главных компонент (PCA)
   |   |
   |   ├── 3. Понижение размерности
   |   |   |
   |   |   ├── 4. t-СNE
   |   |   |
   |   |   ├── 4. LLE
   |   |
   |   ├── 3. Ассоциативные правила
   |       |
   |       ├── 4. Apriori
   |       |
   |       ├── 4. FP-рост
   |
   ├── 2. Обучение с подкреплением
       |
       ├── 3. Q-обучение
       |
       ├── 3. Deep Q-сети (DQN)
       |
       ├── 3. Policy Gradient методы

Это общая схема классификации моделей в машинном обучении. В зависимости от задачи, данные модели могут быть адаптированы и комбинированы для решения разнообразных задач, таких как классификация, регрессия, кластеризация, и многое другое.