Содержимое раздела
В данном разделе будут подробно описаны основные алгоритмы машинного обучения, такие как алгоритмы классификации (логистическая регрессия, метод опорных векторов, деревья решений), алгоритмы регрессии (линейная регрессия, полиномиальная регрессия), и алгоритмы кластеризации (k-means, иерархическая кластеризация). Будет рассматриваться принцип работы каждого алгоритма, его преимущества и недостатки, а также примеры применения. Предполагается также обсуждение методов оценки качества моделей.