# CoreML

<slides>

#

##

3 Р°РІРіСѓСЃС‚Р° 2018 Рі

## Core ML algorithms

### From the not zero to thРµ beginings

by metya and nikitos (РЅРµС‚) Р›РµС‚РЅСЏСЏ РЁРєРѕР»Р° 2018, Deep Learning Workshop

### Classification

- Logistic regression (РѕР±СЉСЏСЃРЅРµРЅРёРµ РЅР° С…Р°Р±СЂРµ)
- Descision Trees (РѕР±СЉСЏСЃРЅРµРЅРёРµ РЅР° С…Р°Р±СЂРµ)
- K Nearest Neighbours (РѕР±СЉСЏСЃРЅРµРЅРёРµ РЅР° С…Р°Р±СЂРµ)
- Naive Bayes (Wiki, habr (СЃРІРµР¶Р°Рє!))
- Linear discriminant analysis (Fisher’s)
- Support Vector Machine (С…Р°Р±СЂ)
- Genetics Algorithms
- Expectation-Maximization (EM) (РіРґРµ С‚Рѕ РІ РёРЅС‚РµСЂРЅРµС‚Рµ)

##

### Clusterization

(РќРёРєРѕР»РµРЅРєРѕ, СЃР»Р°Р№РґС‹) - K-means (РѕР±СЉСЏСЃРЅРµРЅРёРµ РЅР° С…Р°Р±СЂРµ) - DBSCAN (С…Р°Р±СЂ) - Affinity Propagation (habr) - EM - Self-Organaized Maps aka Kohonen’s networks (РІСЃРµ С‚Р°Рј Р¶Рµ РѕС‚Р»РёС‡РЅР°СЏ СЃС‚Р°С‚СЊСЏ!) - Principal Component Analysis aka РџРѕРЅРёР¶РµРЅРёРµ СЂР°Р·РјРµСЂРЅРѕСЃС‚Рё (РѕР±СЉСЏСЃРЅРµРЅРёРµ РЅР° С…Р°Р±СЂРµ) - t-SNE

## FIN!

</slides>