Алгоритмы анализа данных в машинном обучении

Abstract

В работе представлен обзор современных методов машинного обучения и анализа данных, основанный на принципах индуктивного рассуждения; рассматриваются основные алгоритмы машинного обучения, такие как классификация, регрессия и кластеризация, а также их приложения в различных областях; описаны основные принципы работы каждого метода (k-средние, дерево решений, метод опорных векторов, алгоритмы линейной регрессии и кластерного анализа), их преимущества и недостатки, а также практические аспекты их применения