Тут всё Ясно

Методы классификации можно разделить на несколько основных групп в зависимости от используемого подхода или принципа:

1. Методы обучения с учителем:

• Классификация
• Регрессия

2. Методы обучения без учителя:

• Кластеризация
• Понижение размерности
• Обнаружение аномалий

3. Методы полуобучения:

• Активное обучение
• Передача обучения
• Обучение с подкреплением

4. Методы обучения с подкреплением:

• Q-обучение
• Глубокое обучение

Критерии построения классификации методов могут включать в себя следующие аспекты:

1. Тип задачи: классификация, регрессия, кластеризация и др.
2. Тип данных: структурированные, неструктурированные, временные ряды и др.
3. Объем данных: маленький, средний, большой.
4. Сложность модели: линейные, нелинейные, глубокие нейронные сети и др.
5. Интерпретируемость модели: простые модели, сложные модели.
6. Скорость обучения и предсказания: быстрые, медленные модели.
7. Ресурсы: требования к вычислительной мощности, объему памяти и др.

Выбор метода классификации и критерии его построения зависят от конкретной задачи, доступных данных и ресурсов, а также требуемой точности и интерпретируемости модели.