<prompt> Ni aina gani za algorithms ya kujifunza kwa uangalizi?  <response>: Algorithms ya kujifunza kusimamiwa inaweza kugawanywa kwa ujumla katika aina mbili: regression na uainishaji. Algorithms hizi zinaweza kugawanywa zaidi kulingana na mbinu zao na usanifu wa mfano. Hapa kuna orodha ya baadhi ya algorithms maarufu zaidi ya kujifunza kusimamiwa: 1. Urejesho wa Linear: Njia ya takwimu ya kuunda uhusiano wa linear kati ya variable inayotegemea na moja au zaidi ya variable huru. 2. Urejesho wa Logistic: Aina ya uchambuzi wa regression hutumiwa kutabiri uwezekano wa tukio kutokea. 3. Miti ya Uamuzi: Njia isiyo ya parameteric ya kujifunza mashine inayotumiwa kwa ajili ya uainishaji na upanuzi. 4. Naïve: Njia ya uainishaji kulingana na Bayes theorem, ambayo inadhani uhuru wa k. 5. Majirani-Wa karibu k-Neks: Njia isiyo ya kimetari inayotumiwa kwa ajili ya regression na upanuzi, kulingana na kanuni ya misingi ya msimu. 6. Urejesho wa random: Aina ya uchambuzi wa regression inayotumiwa kutabiri uwezekano wa kutokea kwa tukio. 7. Miti wa Uamuzi: Njia isiyo ya parameteric ya kujifunza mashine inayotumiwa kwa ajili ya uainishaji na upanuzi. 7. Njia ya kujifunza mashine inayotegemea Bayes theorem, ambayo inadharau uhuru wa k. 5. 