<prompt> Ni aina gani za algoriti za kujifunza zinazosimamiwa?  <response>: Kanuni za ujifunzaji zinazosimamiwa zinaweza kugawanywa kwa upana katika aina mbili: regression na uainishaji. Algorithms hizi zinaweza kuainishwa zaidi kulingana na mbinu zao na usanifu wa mfano. Hapa kuna orodha ya baadhi ya algoriti za ujifunzaji zinazosimamiwa maarufu zaidi: 1. Urejeshaji wa Mstari: Mbinu ya takwimu ya kuiga uhusiano wa mstari kati ya kigezo tegemezi na kigezo kimoja au zaidi huru. 2. Urejeshaji wa Mipangilio: Aina ya uchanganuzi wa urejeshaji unaotumiwa kutabiri uwezekano wa tukio kutokea. 3. Miti ya Uamuzi: Mbinu ya kujifunza ya mashine isiyo ya kigezo inayotumika kwa uainishaji na urejeshaji. 4. Naïve Bayes: Mbinu ya uainishaji kulingana na nadharia ya Bayes, ambayo inachukua uhuru wa vipengele. 5. k-Majirani wa Karibu k-NN: Mbinu isiyo ya kigezo inayotumika kwa uainishaji na urejeshaji, kulingana na kanuni ya ufanano. 6. Msitu wa Nasibu: Mbinu ya kujifunza inayojumuisha miti mingi ya maamuzi kwa usahihi ulioboreshwa na kupunguza uwekaji kupita kiasi. 7. Mashine za Vekta za Kusaidia SVM: Mbinu ya uainishaji wa mstari wa binary ambayo inatafuta kupata mpaka bora kati ya madarasa mawili. 8. Mitandao ya Neural: Aina ya algoriti ya kujifunza kwa mashine iliyoundwa baada ya muundo na utendaji wa ubongo wa binadamu, inayotumika kwa uainishaji, urejeshaji na kazi nyingine nyingi. Kila moja ya algorithms hii ina seti yake ya nguvu, udhaifu, na mawazo, na kuifanya kufaa kwa aina tofauti za shida. Kuchagua algoriti bora kwa kazi mahususi inaweza kuhitaji kujaribu mbinu tofauti na kulinganisha utendaji wao. 