Трафарет ТТ04 Вот текст под поисковые системы о тактических элементах линейного обучения: Линейная регрессия — основной алгоритм классификации, использующий гиперплоскую функцию для определения границы между классами. Важные параметры: коэффициенты веса признаков и biases. Logistic Regression — специализированный вариант линейного моделирования, используемый для прогнозирования вероятностей принадлежности к определенному классу. Regularization (регуляризация) — техника предотвращения переобучения на обучающих данных. Включает такие методы как L1 и L2 регуляризации. Decision Trees (деревья решений) — бинарные деревя, построенные вращением признаков для определения границ разделения классов. Random Forests (селективные леса) — ансамбль из нескольких деревь решений с разными выборками и параметрами. Gradient Boosting Machines (машинные обучение по градиентному взлету) — алгоритмы, которые увеличивают модель на основе предыдущего прогноза. Linear Discriminant Analysis (Аналитика линейных дискриминаций) — метод для определения бест-маховских параметров классов с учетом вариативности признаков. Kernel Methods (методы ядерного пространства) — техники, использующие нон-линейное преобразование признаков, чтобы отслеживать точки, не являющиеся линейными. Support Vector Machines (машинные обучение на основе векторных подпросторов) — методы для определения границ разделения классов с использованием векторных подпросторов. Naive Bayes (нелестный байс) — семейство линейных алгоритмов, основанное на предположении независимости признаков от результата. Ensemble Methods (методы ансамбля) — техники объединения множества моделей для улучшения точности прогнозирования. Cross-Validation (перекрестная валидация) — метод оценки качества модели с помощью разбиения данных на наборы, каждый из которых используется как утренний. Evaluation Metrics (метрики оценки) — индикаторы качества предсказаний: F1-score, precision-recall, RMSE, MAE. Dimensionality Reduction (сжатие многомерного пространства) — техники снижения размерности данных для уменьшения количества признаков. Feature Engineering (инженерия признаков) — процесс создания новых признаков на основе существующих, чтобы улучшить модель. Hyperparameter Tuning (тuning гиперпараметров) — метод оптимизации параметров модели путем поиска оптимального набора гиперпараметров. Data Preprocessing (преобработка данных) — этап подготовки данных для использования моделями машинного обучения, включая коррекцию missing values и нормализацию. Anomaly Detection (отличие аномалий) — методы обнаружения объектов, не соответствующих общему поведению в датасете. Text Classification (классификация текста) — методы классификации документов или сообщений на основе их содержания. Image Recognition (познавание изображений) — алгоритмы распознавания образов для определения предметов, лиц и других объектов. Natural Language Processing (обработка естественного языка) — методы анализа и генерации текста с использованием НЛП. Time Series Prediction (предсказание временных рядов) — алгоритмы прогнозирования значений, исходящие из последовательности данных во времени. Recommendation Systems (системы рекомендаций) — методы предложения наиболее подходящих объектов для пользователя на основе его исторических предпочтений.