Алгоритм обучения с учителем ౼ это алгоритм машинного обучения, который требует наличия размеченных данных для обучения модели. Он использует информацию об обучающей выборке, состоящей из пар ″входные данные ー выходные данные″, чтобы научиться предсказывать правильные ответы для новых входных данных.
Среди приведенных алгоритмов только GBDT (Gradient Boosting Decision Trees) является алгоритмом обучения с учителем. GBDT ー это ансамблевый метод, который сочетает несколько слабых моделей, обученных последовательно, чтобы добиться более точных предсказаний. Он основан на деревьях принятия решений и использует градиентный спуск для минимизации ошибки предсказания.
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise), VBGMM (Variational Bayesian Gaussian Mixture Models) и OPTICS (Ordering Points To Identify the Clustering Structure) ー это алгоритмы кластеризации и не являются алгоритмами обучения с учителем. Они используются для выявления скрытых закономерностей или группировки данных на основе их структуры и плотности.