В этой статье мы поговорим об основных алгоритмах, которые используются в процессе машинного обучения. И назовём лучшие из них по мнению Джеймса Ли, автора статьи «A Tour of The Top 10 Algorithms for Machine Learning Newbies». Как говорится, встречайте «горячую десятку»! Алгоритм алгоритму рознь Знакома ли вам теорема «No Free Lunch»? Суть её проста: не существует алгоритма, который стал бы наилучшим выбором для любой задачи и особенно обучения с учителем. К примеру, мы не можем утверждать, что нейронные сети всегда функционируют лучше, нежели деревья решений...

Источник: Nuances of Programming Алгоритмы машинного обучения делятся на контролируемые и неконтролируемые. Алгоритмы контролируемого обучения моделируют отношения между помеченными входными и выходными данными (также известными как целевые данные). Впоследствии такая модель используется для предсказания метки новых наблюдений с помощью новых помеченных входных данных. Если целевая переменная дискретная, алгоритм решает задачи классификации, а если целевая переменная непрерывная  —  алгоритм используется для задач регрессии...