«Дерево решений SVM» означает «Машина опорных векторов дерева решений». Это комбинация двух популярных алгоритмов машинного обучения: деревьев решений и машин опорных векторов. Он предполагает использование деревьев решений для извлечения функций из данных, а затем применение машин опорных векторов для задач классификации или регрессии.
Вот еще несколько методов, обычно используемых в машинном обучении:
- Логистическая регрессия
- Случайный лес
- K-Ближайшие соседи (KNN)
- Наивный Байес
- Нейронные сети (включая глубокое обучение)
- Усиление градиента (например, XGBoost, LightGBM)
- Анализ главных компонентов (PCA)
- Скрытые марковские модели (HMM)
- Алгоритмы кластеризации (например, K-средние, DBSCAN)
- Обучение с подкреплением (например, Q-learning, Deep Q-Networks)