Анализ полигармонических сплайнов, используемых в машинном обучении

Из научных исследований, проводимых в мире, мы видим, что операции искусственного интеллекта осуществляются с использованием различных методов, среди которых наиболее распространенным является метод машинного обучения. Сегодня существуют категории машинного обучения: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Линейная регрессия, многомерная линейная регрессия и полиномиальная регрессия — широко используемые методы регрессии в машинном обучении. В этой статье используются модели полигармонических сплайнов, используемые в машинном обучении. Сначала было проведено сравнение полиномиальных и неполиномиальных сплайнов. Приведены примеры процессов интерполяции полигармонических сплайнов. Представлены основные преимущества и недостатки полигармонической интерполяции пролетов.