Danh sách khái niệm học máy

Học có giám sát[sửa | sửa mã nguồn]

AODE
Mạng nơ-ron nhân tạo
- Truyền ngược
- Autoencoders
- Hopfield networks
- Máy Boltzmann
- Máy Boltzmann hạn chế
- Spiking neural networks
Thống kê Bayes
- Mạng Bayes
- Cơ sở kiến thức Bayes
Lập luận theo tình huống
Hồi quy quá trình Gauss
Gene expression programming
Phương pháp Nhóm xử lý dữ liệu (GMDH)
Lập trình logic quy nạp
Instance-based learning
Học lười
Học Automata
Học Vector Lượng Tử Hóa
Logistic Model Tree
Chiều dài tin nhắn tối thiểu (Cây quyết định, đồ thị quyết định,.v.v.)
- Thuật toán hàng xóm gần nhất
- Analogical modeling
Probably approximately correct learning (PAC) learning
Ripple down rules, một phương pháp thu thập kiến thức
Các thuật toán học máy biểu tượng
Máy véc tơ hỗ trợ
Random Forests
Ensembles of classifiers
- Bootstrap aggregating (bagging)
- Boosting (meta-algorithm)
Phân loại thứ tự
Mạng thông tin mờ (IFN)
Trường ngẫu nhiên có điều kiện
ANOVA
Phân loại tuyến tính
- Fisher's linear discriminant
- Hồi quy tuyến tính
- Logistic regression
- Multinomial logistic regression
- Naive Bayes classifier
- Perceptron
- Support vector machines
Máy phân loại bậc hai
Hàng xóm k-gần nhất
Boosting
Cây quyết định
- C4.5
- Random forests
- ID3
- CART
- SLIQ
- SPRINT
Mạng Bayes
- Naive Bayes
Mô hình Markov ẩn