Skip to main content

> ML_ALGORITMALAR_v1.0

Algoritma & Yöntem Aileleri

9 disiplinde 100 doğrulanmış algoritma: Klasik Denetimli, Denetimsiz, Zaman Serisi, Anomali, Derin Öğrenme, Öneri Sistemleri, Nedensel Çıkarım, Pekiştirmeli Öğrenme ve Özel Yöntemler.

Hızlandırıcı Matrisi14D Seçim Motoru
Toplam 100 Algoritma Ailesi (Sayfa 5 / 6)Matematiksel Olarak Doğrulanmış
Algoritma
O(1)evolutionary-search

Benzetimli Tavlama (Simulated Annealing)

Fiziksel metalurjik tavlamayı yansıtan açık sıcaklık azalmalı tek ajan yörüngesi.

Uygulayıcı Araçlar:
SciPySimanneal
combinatorial optimizationlayout planningchip floorplanning
#simulated-annealing-saDetay
Algoritma
O(trials * acquisition_points)evolutionary-search

Gauss Süreci Bayesci Optimizasyonu (GP-BO)

GP sonsalı, gözlemlenmemiş tüm noktalarda ortalama tahmin ve kalibre edilmiş epistemik belirsizlik sınırları sağlar.

Uygulayıcı Araçlar:
OptunaScikit optimizeBotorch
hyperparameter tuningexpensive blackbox experimentshardware tuning
#gaussian-process-bayesian-optimization-gp-boDetay
Algoritma
O(candidates * kernel_eval)evolutionary-search

Ağaç Yapılı Parzen Tahmincileri (TPE)

1D çekirdek yoğunlukları yoluyla hangi hiperparametre aralıklarının üst dilim performansı sağladığını doğrudan gösterir.

Uygulayıcı Araçlar:
OptunaHyperopt
hyperparameter tuningmixed discrete continuous hpo
#tree-structured-parzen-estimators-tpeDetay
Algoritma
O(1)evolutionary-search

Hyperband ve Kademeli Yarıya İndirme (Successive Halving)

Kademeli yarıya indirme dilimleri bütçeyi en iyi modellere odaklamak için umut vadetmeyen modelleri erken eler.

Uygulayıcı Araçlar:
OptunaRay tune
hyperparameter tuningdeep learning architecture search
#hyperband-successive-halvingDetay
Algoritma
O(1)evolutionary-search

NSGA-II (Baskın Olmayan Sıralamalı Genetik Algoritma II)

Paydaş seçimi için en uygun ödünleşim çözümlerinin tam Pareto sınırını doğrudan üretir.

Uygulayıcı Araçlar:
PymooDeap
multi objective optimizationmodel compression nastradeoff analysis
#non-dominated-sorting-genetic-algorithm-nsga-iiDetay
Algoritma
O(|V|)evolutionary-search

Karınca Kolonisi Optimizasyonu (ACO)

Feromon izi dağılımı yüksek güvene sahip çizge kenarlarını ve rota koridorlarını doğrudan vurgular.

Uygulayıcı Araçlar:
NetworkXSciPy
routing optimizationcombinatorial optimizationgraph scheduling
#ant-colony-optimization-acoDetay
Algoritma
O(samples) empirical posterior summariesbayesian-probabilistic

Markov Zinciri Monte Carlo (MCMC / Metropolis-Hastings)

Her parametre için tam ampirik sonsal olasılık dağılımları ve güvenilir aralıklar üretir.

Uygulayıcı Araçlar:
PyMCStanSciPy
bayesian inferenceposterior parameter estimation
#markov-chain-monte-carlo-metropolis-hastingsDetay
Algoritma
O(samples)bayesian-probabilistic

Hamiltonyen Monte Carlo ve NUTS (HMC / NUTS)

NUTS, keyfi ayar parametrelerini ortadan kaldırmak için yörünge uzunluklarını otomatik olarak kalibre eder.

Uygulayıcı Araçlar:
PyMCStanNumPyro
bayesian inferencehierarchical statistical modeling
#hamiltonian-monte-carlo-nutsDetay
Algoritma
O(1) analytical distribution lookupbayesian-probabilistic

Stokastik Varyasyonel Çıkarım (SVI)

Yavaş integral hesabını hızlı stokastik optimizasyona dönüştürerek Bayesci çıkarımı devasa veri setlerine ölçeklendirir.

Uygulayıcı Araçlar:
PyroNumPyroPyMC
large scale bayesian learningtopic modeling ldadeep bayesian networks
#stochastic-variational-inference-sviDetay
Algoritma
O(n^2) variance per test pointbayesian-probabilistic

Gauss Süreci Regresyonu ve Sınıflandırması (GPR / GPC)

Tüm girdi konumlarında kesin, analitik kapalı form Gauss tahmin ortalaması ve varyansı sağlar.

Uygulayıcı Araçlar:
Scikit learnGpytorchCaret r
regressionuncertainty quantificationspatial kriging
#gaussian-process-regression-classificationDetay
Algoritma
O(mcmc_draws * trees * depth)bayesian-probabilistic

Bayesci Toplamsal Regresyon Ağaçları (BART)

Bireysel Tedavi Etkileri (ITE) ve karşıolgusal senaryolar için tam sonsal dağılımlar üretir.

Uygulayıcı Araçlar:
PyMCBartpyCaret r
regressioncausal inference iteuncertainty quantification
#bayesian-additive-regression-trees-bartDetay
Algoritma
O(T * |S|^2) via Viterbi decodingbayesian-probabilistic

Gizli Markov Modelleri (HMM / Baum-Welch / Viterbi)

Viterbi algoritması gizli rejim durumlarının matematiksel olarak en uygun küresel dizisini üretir.

Uygulayıcı Araçlar:
HmmlearnSciPy
sequence labelingspeech phoneme recognitionfinancial regime detection
#hidden-markov-models-baum-welchDetay
Algoritma
O(state_dim^3) matrix inversion per timestepbayesian-probabilistic

Kalman Filtresi (Doğrusal, EKF ve UKF)

Kalman Kazancı, ölçüm sürprizinin önceki model belirsizliğine karşı nasıl dengelendiğini açıkça niceliklendirir.

Uygulayıcı Araçlar:
FilterpySciPy
state estimationsensor fusiontarget tracking
#kalman-filter-extended-unscentedDetay
Algoritma
O(particles * state_dim)bayesian-probabilistic

Parçacık Filtreleme (Sıralı Monte Carlo / SMC)

Parçacık bulutu, ajanın konumu üzerindeki kesin çok modlu sonsal inancı gerçek zamanlı olarak temsil eder.

Uygulayıcı Araçlar:
FilterpySciPy
state estimationrobot localizationsensor fusion
#particle-filtering-sequential-monte-carloDetay
Algoritma
O(parameter_pass)bayesian-probabilistic

Beklenti-Maksimizasyonu Algoritması (EM)

E-adımı yumuşak sorumlulukları tahmin ederken M-adımı parametre tahmincilerini kapalı analitik formda günceller.

Uygulayıcı Araçlar:
Scikit learnstatsmodelsSciPy
clusteringlatent variable estimationimputation
#expectation-maximization-algorithmDetay
Algoritma
O(draws * timesteps)bayesian-probabilistic

Bayesci Yapısal Zaman Serisi (BSTS)

Spike-and-slab öncülü sentetik kontrol tahmincileri için açık sonsal dahil edilme olasılıkları üretir.

Uygulayıcı Araçlar:
CausalimpactPyMCCaret r
causal impact analysistime series forecastingtrend decomposition
#bayesian-structural-time-series-bstsDetay
Algoritma
O(d)bayesian-probabilistic

Kopula Bağımlılık Modellemesi

Marjinal özellik dağılımlarını altta yatan bağımlılık yapısından tamamen ayırır.

Uygulayıcı Araçlar:
CopulasSciPyCaret r
multivariate risk modelingsynthetic data generationtail dependence analysis
#copula-dependence-modelingDetay
Algoritma
O(p + q)time-series-forecasting

ARIMA ve SARIMAX (Box-Jenkins Yöntemi)

Özbağlanımlı (AR) ve Hareketli Ortalama (MA) polinomları momentumu ve şok kalıcılığını doğrudan niceliklendirir.

Uygulayıcı Araçlar:
statsmodelspmdarimaCaret r
time series forecastingunivariate econometrics
Makale (1970)Detay
Toplam 100 Algoritma Ailesi arasından 73–90 gösteriliyor