Home
Blog
About Us
Contact
French
Deutsch
English
...
Home
Blog
About Us
Contact
Şablon:Makine öğrenimi kutusu - Vikipedi
Makine öğrenmesi
ve
veri madenciliği
Problemler
Sınıflandırma
Kümeleme
Regresyon
Anomali tespiti
Association rules
Pekiştirmeli öğrenme
Yapılandırılmış tahmin
Öznitelik mühendisliği
Öznitelik öğrenmesi
Öznitelik çıkarımı
Online öğrenme
Yarı-gözetimli öğrenme
Gözetimsiz öğrenme
Sıralama öğrenme
Gramer Tümevarımı
Gözetimli öğrenme
Karar ağacı
Birlik öğrenmesi
k
-YK
Doğrusal regresyon
Naive Bayes
Sinir ağları
Lojistik regresyon
Relevance vector machine (RVM)
Support vector machine (SVM)
Rastgele orman
Kümeleme
BIRCH
Hiyerarşik
k
-means
Beklenti maksimizasyon
DBSCAN
OPTICS
Mean-shift
Boyut indirgeme
Faktör analizi
CCA
ICA
LDA
NMF
PCA
t-SNE
Yapılandırılmış tahmin
Grafiksel modeller
(
Bayes ağları
,
CRF
,
HMM
)
Anomali tespiti
k
-NN
Local outlier factor
Sinir ağları
Perseptron
Otokodlayıcı
Derin öğrenme
RNN
LSTM
Kısıtlı Boltzmann makinesi
SOM
Kıvrımlı sinir ağları
Pekiştirmeli öğrenme
Q-Learning
SARSA
Temporal Difference (TD)
Teori
Bias-variance ikilemi
Hesaplamalı öğrenme teorisi
Empirik risk minimizasyonu
Occam learning
PAC learning
İstatistiki öğrenme teorisi
VC theory
Konferanslar ve dergiler
NIPS
ICML
ML
JMLR
ArXiv:cs.LG
g
t
d
Şablon belgelemesi
Kullanıcılar denemelerini bu şablonun deneme tahtası
(
oluştur
|
yansıtma
)
ve test senaryosu
(
oluştur
)
sayfalarında yapabilirler.
Bu şablon ile ilgili alt sayfalar için buraya tıklayınız
.