Найти тему
10,2 тыс подписчиков

📌Временная сложность разных ML-алгоритмов


И вспомним про некоторые алгоритмы

⏩Логистическая регрессия
Где применять — там, где требуется несложная классификация малого числа объектов на малое число классов.

⏩K-means
Может сгруппировать объекты по степени похожести.
Где применять — поиск закономерностей, классификация объектов по нескольким параметрам. Работа с объектами, которые можно описывать набором переменных.

⏩Метод опорных векторов (SVM)
Пытается построить такую линию, чтобы самым точным образом разделить между собой разные типы объектов.
Где применять — классификация объектов.

⏩Байесовский классификатор
Определяет класс, к которому принадлежит объект. В основе — расчет вероятности, с которой объект относится к тому или иному типу данных.
Где применять — в задачах классификации, конечно же. Например, классическая задача — сказать, относится ли письмо к спаму или нет.


📌Временная сложность разных ML-алгоритмов  И вспомним про некоторые алгоритмы  ⏩Логистическая регрессия Где применять — там, где требуется несложная классификация малого числа объектов на малое число
Около минуты