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분류
이진 문제와 다중클래스 문제를 위한 지도 학습 및 준지도 학습 알고리즘
- 분류 학습기 앱
대화형 방식으로 분류 모델 훈련, 검증 및 조정 - 분류 트리
다중클래스 학습을 위한 이진 결정 트리 - 판별분석
정규화된 선형 및 2.차 판별분석 - 나이브 베이즈（朴素的贝叶斯）
가우스 예측 변수, 다항 예측 변수 또는 커널 예측 변수를 사용하는 나이브 베이즈 모델 - 최근접이웃
杜兰特-트리 탐색을 사용한 K최근접이웃 분류 - 서포트 벡터 머신 분류
이진 분류 또는 다중클래스 분류를 위한 서포트 벡터 머신 - 분류 앙상블
다중클래스 학습을 위한 부스팅, 랜덤 포레스트, 배깅, 랜덤 부분공간, 经济合作앙상블 - 일반화 가산 모델
이진 분류를 위해 일변량과 이변량 형태 함수로 구성된 해석 가능한 모델 - 신경망
이진 클래스 및 다중클래스 분류를 위한 신경망 - 점진적 학습
분류 모델을 스트리밍 데이터에 피팅하고 성능 추적 - 분류를 위한 준지도 학습
준지도 학습을 위한 그래프 기반 방법과 자가 훈련 방법 - 해석 가능성
해석 가능한 분류 모델을 훈련시키고 복잡한 분류 모델을 해석하기 - 모델 개발과 평가
특징 선택, 특징 엔지니어링, 모델 선택, 하이퍼파라미터 최적화, 교차 검증, 예측 성능 평가 및 분류 정확도 비교 테스트
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