Оглавление
- 1 Ошибка из-за отсутствия упаковки
- 1.1 Контролируемое обучение
- 1.2 Обучение без присмотра
- 1.3 Онлайн-обучение
- 1.4 Пакетное обучение
- 1.5 Мета-обучение
- 1.6 Обучение под непосредственным наблюдением
- 1.7 Самостоятельное обучение
- 1.8 Обучение с подкреплением
- 1.9 Изучение учебной программы
- 1.10 Обучение, основанное на правилах
- 1.11 Квантовое машинное обучение
- 1.12 Классификация
- 1.13 Генеративное моделирование
- 1.14 Регрессия
- 1.15 Кластеризация
- 1.16 Уменьшение габаритов
- 1.17 Оценка плотности
- 1.18 Обнаружение аномалий
- 1.19 Очистка данных
- 1.20 Автоматический
- 1.21 Правила ассоциации
- 1.22 Семантический анализ
- 1.23 Структурированное предсказание
- 1.24 Разработка функциональных возможностей
- 1.25 Изучение особенностей
- 1.26 Учимся ранжировать
- 1.27 Введение в грамматику
- 1.28 Изучение онтологии
- 1.29 Мультимодальное обучение
- 1.30 Обучение в рамках ученичества
- 1.31 Деревья принятия решений
- 1.32 Упаковывание в мешки
- 1.33 Стимулирование
- 1.34 Случайный лес
- 1.35 к-НН
- 1.36 Линейная регрессия
- 1.37 Наивный Байес
- 1.38 Искусственные нейронные сети
- 1.39 Логистическая регрессия
- 1.40 Персептрон
- 1.41 Векторный анализ релевантности (RVM)
- 1.42 Метод опорных векторов (SVM)
- 1.43 Береза
- 1.44 Лечение
- 1.45 Иерархический
- 1.46 k-означает
- 1.47 Размытый
- 1.48 Максимизация ожиданий (EM)
- 1.49 СКАНИРОВАНИЕ по базе данных
- 1.50 ОПТИКА
- 1.51 Средний сдвиг
- 1.52 Факторный анализ
- 1.53 приблизительно
- 1.54 ИКА
- 1.55 ЛДА
- 1.56 НМФ
- 1.57 СПС
- 1.58 ПГД
- 1.59 т-СНЭ
- 1.60 SDL (СДЛ)
- 1.61 Сеть Байеса
- 1.62 Условное случайное поле
- 1.63 Скрытый Марков
- 1.64 РАНСАК
- 1.65 к-НН
- 1.66 Локальный фактор выброса
- 1.67 Изолированный лес
- 1.68 Автокодировщик
- 1.69 Когнитивные вычисления
- 1.70 Глубокое обучение
- 1.71 Глубокая мечта
- 1.72 ЛСТМ
- 1.73 ГРУ
- 1.74 ЕСН
- 1.75 вычисление резервуара
- 1.76 Электрохимическое оперативное память (ECRAM)
- 1.77 Q-обучение
- 1.78 САРСА
- 1.79 Разница во времени (TD)
- 1.80 Самостоятельная игра
- 1.81 Активное обучение
- 1.82 Краудсорсинг
- 1.83 Человек-в-курсе событий
- 1.84 Радиочастотный диапазон
- 1.85 Коэффициент детерминации
- 1.86 Матрица путаницы
- 1.87 Кривая обучения
- 1.88 Кривая ROC
- 1.89 Машины с ядром
- 1.90 Компромисс между предвзятостью и дисперсией
- 1.91 Теория компьютерного обучения
- 1.92 Эмпирическая минимизация риска
- 1.93 Изучение Оккама
- 1.94 Обучение PAC
- 1.95 Статистическое обучение
- 1.96 Теория венчурного капитала
- 1.97 ECML PKDD
- 1.98 Полный текст статьи:
- 2 Ошибка «нет в сумке» — Википедия
Ошибка из-за отсутствия упаковки
-
Контролируемое обучение
- Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.
-
Обучение без присмотра
- Обучение без вмешательства человека, например, с использованием нейронных сетей.
-
Онлайн-обучение
- Обучение в режиме реального времени, например, с использованием веб-сервисов.
-
Пакетное обучение
- Обучение на наборах данных, разделенных на пакеты.
-
Мета-обучение
- Обучение на основе обобщенных данных, полученных из предыдущих моделей.
-
Обучение под непосредственным наблюдением
- Обучение с непосредственным наблюдением за действиями человека.
-
Самостоятельное обучение
- Обучение без участия человека, например, с использованием самообучающихся алгоритмов.
-
Обучение с подкреплением
- Обучение с использованием обратной связи от окружающей среды.
-
Изучение учебной программы
- Обучение на заранее определенной учебной программе.
-
Обучение, основанное на правилах
- Обучение на правилах, определяющих поведение системы.
-
Квантовое машинное обучение
- Применение квантовых вычислений для машинного обучения.
-
Классификация
- Разделение данных на категории.
-
Генеративное моделирование
- Создание новых данных на основе существующих.
-
Регрессия
- Определение зависимости между переменными.
-
Кластеризация
- Группировка данных по схожим характеристикам.
-
Уменьшение габаритов
- Сжатие данных для уменьшения их размера.
-
Оценка плотности
- Определение плотности распределения данных.
-
Обнаружение аномалий
- Выявление отклонений от нормы в данных.
-
Очистка данных
- Удаление шума и неполных данных из наборов данных.
-
Автоматический
- Обучение без участия человека с использованием алгоритмов.
-
Правила ассоциации
- Определение связей между данными.
-
Семантический анализ
- Анализ смысла данных.
-
Структурированное предсказание
- Предсказание структурированных данных.
-
Разработка функциональных возможностей
- Создание новых функций для системы.
-
Изучение особенностей
- Определение уникальных характеристик данных.
-
Учимся ранжировать
- Обучение ранжированию данных.
-
Введение в грамматику
- Обучение грамматическим правилам.
-
Изучение онтологии
- Обучение на онтологиях.
-
Мультимодальное обучение
- Обучение на данных, содержащих несколько модальностей.
-
Обучение в рамках ученичества
- Обучение с использованием наставничества.
-
Деревья принятия решений
- Обучение на деревьях решений.
-
Упаковывание в мешки
- Обучение на множестве случайно выбранных подмножеств данных.
-
Стимулирование
- Использование методов для улучшения обучения.
-
Случайный лес
- Обучение на множестве деревьев решений.
-
к-НН
- Обучение на алгоритмах классификации с использованием k ближайших соседей.
-
Линейная регрессия
- Обучение на линейных зависимостях между переменными.
-
Наивный Байес
- Обучение на вероятностных моделях.
-
Искусственные нейронные сети
- Обучение на нейронных сетях.
-
Логистическая регрессия
- Обучение на логистических моделях.
-
Персептрон
- Обучение на персептронах.
-
Векторный анализ релевантности (RVM)
- Обучение на методах векторного анализа.
-
Метод опорных векторов (SVM)
- Обучение на опорных векторах.
-
Береза
- Обучение на алгоритмах, связанных с березой.
-
Лечение
- Обучение на медицинских данных.
-
Иерархический
- Обучение на иерархических структурах данных.
-
k-означает
- Обучение на алгоритмах кластеризации с использованием k средних.
-
Размытый
- Обучение на алгоритмах размытого кластеризации.
-
Максимизация ожиданий (EM)
- Обучение на алгоритмах, использующих максимизацию ожиданий.
-
СКАНИРОВАНИЕ по базе данных
- Обучение на методах анализа данных.
-
ОПТИКА
- Обучение на оптических методах.
-
Средний сдвиг
- Обучение на методах статистического анализа.
-
Факторный анализ
- Обучение на методах факторного анализа.
-
приблизительно
- Обучение на приближенных методах.
-
ИКА
- Обучение на алгоритмах искусственного интеллекта.
-
ЛДА
- Обучение на методах линейного дискриминантного анализа.
-
НМФ
- Обучение на методах нейронных сетей с прямой связью.
-
СПС
- Обучение на методах самоорганизующихся карт.
-
ПГД
- Обучение на методах перцептронов Гельмгольца.
-
т-СНЭ
- Обучение на методах теории статистического обучения.
-
SDL (СДЛ)
- Обучение на методах статистической диагностики.
-
Сеть Байеса
- Обучение на байесовских сетях.
-
Условное случайное поле
- Обучение на условных случайных полях.
-
Скрытый Марков
- Обучение на скрытых марковских моделях.
-
РАНСАК
- Обучение на алгоритмах рансака.
-
к-НН
-
Локальный фактор выброса
- Обучение на алгоритмах обнаружения выбросов.
-
Изолированный лес
- Обучение на алгоритмах изоляции лесов.
-
Автокодировщик
- Обучение на автокодировщиках.
-
Когнитивные вычисления
- Обучение на когнитивных вычислениях.
-
Глубокое обучение
- Обучение на глубоких нейронных сетях.
-
Глубокая мечта
- Обучение на глубоких нейронных сетях с прямой связью.
-
ЛСТМ
- Обучение на долговременной краткосрочной памяти.
-
ГРУ
- Обучение на рекуррентных нейронных сетях.
-
ЕСН
- Обучение на эволюционных состязательных сетях.
-
вычисление резервуара
- Обучение на алгоритмах вычисления резервуара.
-
Электрохимическое оперативное память (ECRAM)
- Обучение на электрохимических устройствах оперативной памяти.
-
Q-обучение
- Обучение на алгоритмах Q-обучения.
-
САРСА
- Обучение на алгоритмах самоорганизующегося поиска.
-
Разница во времени (TD)
- Обучение на методах, использующих разницу во времени.
-
Самостоятельная игра
- Обучение на методах, использующих самообучение.
-
Активное обучение
- Обучение на методах, требующих активного участия человека.
-
Краудсорсинг
- Обучение на методах, использующих коллективный интеллект.
-
Человек-в-курсе событий
- Обучение на методах, где человек активно участвует в процессе.
-
Радиочастотный диапазон
- Обучение на радиочастотных данных.
-
Коэффициент детерминации
- Обучение на методах оценки качества моделей.
-
Матрица путаницы
- Обучение на методах оценки точности классификации.
-
Кривая обучения
- Обучение на методах визуализации процесса обучения.
-
Кривая ROC
- Обучение на методах оценки эффективности моделей.
-
Машины с ядром
- Обучение на машинах с ядром.
-
Компромисс между предвзятостью и дисперсией
- Обучение на методах оптимизации моделей.
-
Теория компьютерного обучения
- Обучение на теоретических основах машинного обучения.
-
Эмпирическая минимизация риска
- Обучение на методах минимизации риска на основе эмпирических данных.
-
Изучение Оккама
- Обучение на методах, основанных на принципе Оккама.
-
Обучение PAC
- Обучение на методах вероятностного приближения.
-
Статистическое обучение
- Обучение на статистических методах.
-
Теория венчурного капитала
- Обучение на методах оценки инвестиционных рисков.
-
ECML PKDD
- Обучение на специализированных конференциях