Машинное обучение
Модели машинного обучения можно разделить на следующие три типа в зависимости от выполняемой задачи и характера выходных данных:
- Регрессия: прогнозируемая выходная переменная представляет собой непрерывную переменную, например, балл учащегося по предмету.
- Классификация. Прогнозируемая выходная переменная — это категориальная переменная, например классификация входящих сообщений электронной почты как спама или нежелательной почты.
- Кластеризация: сформированным группам/кластерам не присваивается предопределенное понятие ярлыка, например сегментация клиентов.
- Контролируемые методы обучения
- Прошлые данные с метками используются для построения модели.
- Алгоритмы регрессии и классификации подпадают под эту категорию.
- Неконтролируемые методы обучения
- Прошлым данным не присваиваются предопределенные метки.
- Алгоритмы кластеризации подпадают под эту категорию.
