WikiSort.ru - Не сортированное

Машинное обучение и data mining

Задачи Задача классификации Обучение без учителя Обучение с частичным привлечением учителя Регрессионный анализ AutoML Ассоциативные правила Выделение признаков Обучение признакам Обучение ранжированию Грамматический вывод Онлайновое обучение

Обучение с учителем Метод k-ближайших соседей Наивный байесовский классификатор Дерево решений Метод опорных векторов Линейная регрессия Логистическая регрессия Перцептрон Ансамбли моделей (Бэггинг, Бустинг, Random forest) Метод релевантных векторов

Кластерный анализ Метод k-средних Метод нечёткой кластеризации Иерархическая кластеризация EM-алгоритм BIRCH CURE DBSCAN OPTICS Mean-shift

Снижение размерности Факторный анализ Метод главных компонент CCA ICA LDA Неотрицательное матричное разложение t-SNE

Структурное прогнозирование Графовая вероятностная модель (Байесовская сеть, Скрытая марковская модель, CRF)

Выявление аномалий Метод k-ближайших соседей Локальный уровень выброса

Графовые вероятностные модели Байесовская сеть Марковская сеть Скрытая марковская модель

Искусственные нейронные сети Ограниченная машина Больцмана Самоорганизующаяся карта Функция активации (Сигмоида, Softmax, Радиально-базисная функция) Метод обратного распространения ошибки Глубокое обучение Многослойный перцептрон Рекуррентная нейронная сеть (Долгая краткосрочная память, Управляемый рекуррентный блок) Свёрточная нейронная сеть (U-Net) Автокодировщик

Обучение с подкреплением Марковский процесс Уравнение Беллмана Жадный алгоритм Q-learning SARSA Temporal difference (TD)

Теория Теория Вапника — Червоненкиса Дилемма смещения–дисперсии Теория вычислительного обучения Минимизация эмпирического риска Оккамово обучение PAC learning Статистическая теория обучения

Журналы и конференции NIPS ICML ML JMLR ArXiv:cs.LG

Глоссарий Глоссарий по машинному обучению

Статьи по теме List of datasets for machine-learning research Outline of machine learning

Дискримина́нтный ана́лиз — раздел вычислительной математики, представляющий набор методов статистического анализа для решения задач распознавания образов, который используется для принятия решения о том, какие переменные разделяют (т.е. «дискриминируют») возникающие наборы данных (так называемые «группы»). В отличие от кластерного анализа в дискриминантном анализе группы известны априори.

Методы дискриминантного анализа

• Линейный дискриминант Фишера
• Канонический или линейный дискриминантный анализ (англ. Linear Discriminant Analysis, LDA^[1]).
• Логистическая регрессия.

Примеры

Например, некий исследователь в области образования может захотеть исследовать, какие переменные относят выпускника средней школы к одной из трех категорий: поступающий в колледж, поступающий в профессиональную школу, отказывающийся от дальнейшего образования.

Медик может регистрировать различные переменные, относящиеся к состоянию больного, чтобы выяснить, какие переменные лучше показывают, что пациент, вероятно, выздоровел полностью, частично или совсем не выздоровел.

Литература

• В. П. Боровиков: Искусство анализа данных, 2-е издание, ПИТЕР, 2005

См. также

• Теорема Байеса

Примечания

Ссылки

• Дискриминантный анализ
• Модели для прогнозирования
• Дискриминантный анализ и нейронные сети в фондовом прогнозировании

Это заготовка статьи по статистике. Вы можете помочь проекту, дополнив её.