# CoreML algorytms

## From the beginings to the not

metya
Летняя Школа 2018, Deep Learning Workshop

# A few base algorythms and even farther

# Regression

- Linear regression (объяснение на хабре)
- NonLinear Regression
- Descision Trees
- Autoregression (ARIMA, etc.)

(множественные модели, многомерные модели, регрессионные остатки)

# Classification

- Logistic regression (объяснение на хабре)
- Descision Trees (объяснение на хабре)
- K Nearest Neighbours (объяснение на хабре)
- Naive Bayes (Wiki, habr (свежак!))
- Linear discriminant analysis (Fisher's)
- Support Vector Machine (хабр)
- Genetics Algorithms
- Expectation-Maximization (EM) (где то в интернете)

# Clusterization

(Николенко, слайды, воронцов, лекция)

- K-means (объяснение на хабре)
- DBSCAN (хабр)
- Affinity Propagation (habr)
- EM
- Self-Organaized Maps aka Kohonen's networks (все там же отличная статья!)
- Principal Component Analysis aka Понижение размерности (объяснение на хабре)
- t-SNE

# Many of them together

- Bagging aka Bootstrap aggregation (Random Forest, etc.) (объяснение на хабре)

- Boosting (все там же, дьяконов, чья то неплохая курсовая)

# FIN!

- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6