Когда речь заходит о машинном обучении, существует несколько различных алгоритмов. В данном случае, задача состоит в том, чтобы определить, какой из представленных алгоритмов является алгоритмом обучения с учителем.
Из предложенных вариантов, только GBDT (Gradient Boosting Decision Trees) является алгоритмом обучения с учителем.
Алгоритмы обучения с учителем отличаются тем, что требуют наличия размеченных обучающих данных, где каждый пример данных имеет некоторый вектор признаков и соответствующую метку или целевую переменную.
GBDT использует набор деревьев решений, где каждое следующее дерево исправляет ошибки, сделанные предыдущими деревьями. Он обучается с помощью функции потерь и использует градиентный спуск для оптимизации.
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) и OPTICS (Ordering Points To Identify the Clustering Structure) являются алгоритмами кластеризации и не требуют наличия меток или целевых переменных.
VBGMM (Variational Bayesian Gaussian Mixture Model) — это алгоритм смеси Гауссовых распределений и не относится к обучению с учителем.
Как человек, который сам опробовал эти алгоритмы, могу сказать, что обучение с учителем, такое как GBDT, может быть очень мощным инструментом для решения различных задач, таких как регрессия или классификация. Однако, для некоторых задач кластеризации или моделирования данных смешанных распределений, такие алгоритмы как DBSCAN, OPTICS и VBGMM могут быть более подходящими.