Лінійна комбінація ознак

Ймовірність належності об'єкта до класу 1 (зазвичай у діапазоні [0, 1])

Номер класу (1 або 2)

Логарифм відношення шансів

Відстань до розділювальної гіперплощини

KD-дерево (k-d tree) або Ball-дерево

Матриця відстаней

Сигмоїдна функція

Коваріаційна матриця

Дерево рішень

Лінійна регресія використовує градієнтний спуск, а логістична — ні

Лінійна регресія прогнозує неперервні значення (ℝ), а логістична — ймовірності ([0,1]) для бінарної класифікації

Логістична регресія використовується для прогнозування неперервних значень

Лінійна регресія працює тільки з однією ознакою

Логістична регресія не має параметрів (w, b)

Матриця суміжності

Бінарний рядок

Дерево синтаксичного розбору

Вектор дійсних чисел

Перестановка (вектор, що задає порядок відвідування міст)

-2.0 та 0

0 та -0.10

0 та 0

-2.0 та -0.10

0 та -2.0

Мережа, де один шар кодує зображення, а інший – розпізнає об'єкти

Дві RNN: одна кодує вхідну послідовність у вектор контексту, інша декодує його у вихідну послідовність (застосування: машинний переклад)

Окремий випадок згорткової мережі для сегментації

Мережа для стиснення даних та їх подальшого відновлення (автоенкодер)

Комбінація CNN та RNN для відеоаналізу

XGBoost

Stacking

Gradient Boosting

Boosting

Bagging (Bootstrap Aggregating)

log2(p)

1

sqrt(p) (де p – загальна кількість ознак)

p/2

Всі ознаки (p)