Методи машинного навчання –

Загальний підхід машинного навчання включає вибір обчислювальної моделі для розв’язування заданого завдання, параметри якої ми потім коректуємо під час фази навчання моделі. У темах цього розділу більш детально описано кілька моделей, які часто використовуються у машинному навчанні:

• лінійні моделі – визначають результат за допомогою лінійної функції
• дерева рішень – визначають результат за допомогою серії умов
• нейронні мережі – поєднують велику кількість простих функцій (так звані нейрони)
• імовірнісні моделі – робота з невизначеністю (наприклад, з наївним баєсовим класифікатором)