Частина з циклу
Машинне навчання та добування даних
Парадигми Кероване навчання Некероване навчання Інтерактивне навчання Пакетне навчання Метанавчання Напівкероване навчання Самокероване навчання Навчання з підкріпленням Навчання на основі правил Квантове машинне навчання
Задачі Класифікація Породжувальна модель Регресія Кластерування Знижування розмірності Оцінювання густини Виявляння аномалій Очищування даних[en] АвтоМН Асоціативні правила Семантичний аналіз[en] Структурове передбачування Конструювання ознак Навчання ознак Навчання ранжуванню Виведення граматик[en] Навчання онтологій[en] Мультимодальне навчання[en]
Кероване навчання (класифікація • регресія) Ансамблі Випадковий ліс Бутстрепова агрегація Підсилювання Градієнтне підсилювання[en] AdaBoost[en] Дерева рішень MARS[en] CART Доречно-векторна машина k-сусідів Лінійна регресія Логістична регресія Лінійний розділювальний аналіз Наївний баєсів класифікатор Перцептрон Підмайстрове навчання Опорно-векторна машина Штучні нейронні мережі
Кластерування BIRCH[en] CURE Ієрархічне k-середніх Нечітке Очікування-максимізація DBSCAN OPTICS Спектральне Зсув середнього[en]
Знижування розмірності Факторний аналіз Метод незалежних компонент[en] Канонічна кореляція Дискримінантний аналіз Метод головних компонент Власний узагальнений розклад[en] Розклад невід'ємних матриць t-розподілене вкладення стохастичної близькості Навчання розріджених словників[en]
Структурове передбачування Графові моделі Баєсова мережа Прихована марковська модель Умовне випадкове поле
Виявляння аномалій RANSAC k-НС Коефіцієнт локального відхилення Відстань Кука Ізоляційний ліс[en]
Штучна нейронна мережа Автокодувальник Когнітивні обчислення[en] Глибоке навчання DeepDream Нейронна мережа прямого поширення Рекурентна нейронна мережа ДКЧП ВРВ МВС Резервуарне обчислення Обмежена машина Больцмана ГЗМ Дифузійна модель Самоорганізаційна карта Згорткова нейронна мережа U-Net Трансформер Зоровий Спайкова нейронна мережа[en] Мемтранзистор Електрохімічна ПДД[en] (ECRAM)
Навчання з підкріпленням Q-навчання SARSA Метод часових різниць Багатоагентне навчання з підкріпленням Гра проти себе[en]
Навчання з людьми Активне навчання (машинне навчання)[en] Краудсорсинг Людина-в-циклі
Діагностування моделей Крива спроможності навчатися[en]
Математичні засади Ядрові машини Компроміс зсуву та дисперсії Ймовірнісно приблизно коректне навчання Мінімізація емпіричного ризику Оккамове навчання[en] Регуляризація LASSO[en] Тихонова Еластично-сіткова[en] Статистичне навчання Теорія Вапника — Червоненкіса Теорія обчислювального навчання[en]
Місця машинного навчання ECML PKDD[en] NeurIPS[en] ICML[en] ICLR IJCAI ML JMLR
Пов'язані статті Глосарій штучного інтелекту[en] Список наборів даних для досліджень з машинного навчання Перелік понять машинного навчання[en]
п о р

Масштабування ознак — метод нормалізації діапазону незалежних змінних або ознак даних. В опрацьовуванні даних він також відомий як нормалізація даних і зазвичай виконується під час попереднього опрацьовування.

Через те, що діапазони значень сирих даних значно різняться, у деяких алгоритмах машинного навчання цільові функції не працюватимуть правильно без нормалізації^[en]. Наприклад, багато класифікаторів обчислюють евклідову відстань між двома точками. Якщо одна з ознак має великий діапазон значень, то відстань сильно залежатиме саме від цієї ознаки. Тому, діапазони всіх ознак треба нормалізувати так, аби внесок у результатну відстань кожної ознаки був приблизно пропорційним.

Інша причина застосування масштабування ознак полягає в тому, що градієнтний спуск збігається набагато швидше з використанням масштабування ознак, ніж без нього^[1].

Також важливо застосовувати масштабування ознак, якщо регуляризація використовується як частина функції втрат (таким чином, коефіцієнти штрафуються належним чином).