В машинном обучении есть несколько видов алгоритмов. Эти алгоритмы помогают в различных типах анализа данных. Мы узнаем о Наивном Байесе, логистической регрессии, анализе основных компонентов и иерархической кластеризации. Производительность этих алгоритмов зависит от размера данных, шаблона и структуры. Каждый алгоритм имеет свои преимущества и недостатки. Вы должны узнать об этих факторах, прежде чем выбирать алгоритм для своих данных. В этой статье мы объясним основные особенности каждого алгоритма и то, как они могут помочь в обработке данных.