Полный список различных типов моделей машинного обучения:

  1. "Линейная регрессия"
  2. Риджовая регрессия
  3. Лассо регрессия
  4. Эластичная чистая регрессия
  5. "Логистическая регрессия"
  6. Деревья решений
  7. Случайный лес
  8. Машины повышения градиента (GBM)
  9. XGBoost
  10. ЛайтГБМ
  11. КэтБуст
  12. Машины опорных векторов (SVM)
  13. К-Ближайшие соседи (КНН)
  14. Анализ главных компонент (PCA)
  15. Независимый компонентный анализ (ICA)
  16. Неотрицательная матричная факторизация (NMF)
  17. Модели Гауссовской смеси (GMM)
  18. Скрытые марковские модели (СММ)
  19. Нейронные сети (прямого распространения, сверточные, рекуррентные)
  20. Длинная краткосрочная память (LSTM)
  21. Закрытые рекуррентные единицы (ГРУ)
  22. Автоэнкодеры
  23. Вариационные автоэнкодеры (VAE)
  24. Генеративно-состязательные сети (GAN)
  25. Глубокие Q-сети (DQN)
  26. Модели актер-критик
  27. Обучение временной разнице
  28. Модели гауссовских процессов
  29. Методы ядра
  30. Многослойные перцептроны (MLP)
  31. Встраивание слов (Word2Vec, GloVe)
  32. Модели трансформаторов (BERT, GPT, T5)
  33. Модели «последовательность-последовательность»
  34. Иерархические модели
  35. Динамическое искажение времени (DTW)
  36. Иерархическая кластеризация
  37. Кластеризация среднего сдвига
  38. DBSCAN (Пространственная кластеризация приложений с шумом на основе плотности)
  39. Агломеративная кластеризация
  40. Самоорганизующиеся карты (SOM)
  41. Изоляционный лес
  42. Одноклассовая СВМ
  43. Модели обнаружения аномалий
  44. Модели временных рядов (ARIMA, SARIMA, экспоненциальное сглаживание)
  45. Скрытые марковские модели (HMM) для временных рядов
  46. Регрессия гауссовского процесса
  47. Байесовские сети
  48. Обучение правилам ассоциации (априори, рост FP)
  49. Марковские цепи
  50. Модели обучения с подкреплением (Q-Learning, SARSA, Policy Gradient)

Каждая из этих моделей имеет свои особенности, преимущества и ограничения. Выбор модели зависит от характера данных, проблемы, которую вы пытаетесь решить, и ваших конкретных целей.