个人整理的机器学习/数据挖掘相关算法
来源:互联网 发布:查看网络连接没反应 编辑:程序博客网 时间:2024/06/11 18:43
1. 梯度下降法、牛顿法
2. 最大似然估计法
3. 最小二乘法
4. 线性回归(基本思想是用梯度下降法对最小二乘法形式的误差函数进行优化)
5. K最近邻分类算法(KNN)
6. 决策树(ID3、C4.5算法、迭代决策树(GBRT)、随机森林)
7. 朴素贝叶斯(Naive Bayesian Model)
8. Logistic回归
9. 支持向量机(SVM)
10. 序列最小优化算法(SMO)
11. Boosting算法(Adaboost算法为例)
12. 分类树与回归树(CART)
13. 最大期望算法(EM)
14. Apriori算法
15.FP-growth算法
16. PageRank算法
17. 降维算法:主成分分析(PCA)、多维尺度(MDS)、线性判别式分析(LDA)、局部线性嵌入(LLE)、
拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmaps)
18. 矩阵奇异值分解(SVD)
19. 隐含语义分析(LSA)
20. 概率潜语义分析(PLSA)
22. 规则化(Regularization)
23. 异常检测
24. 聚类(基于划分的聚类:K-Means , K-Medoids,Clarans
基于层次的聚类:自底向上的凝聚方法(AGNES),自上而下的分裂方法(DIANA)
基于密度的聚类:DBSACN,OPTICS,BIRCH(CF-Tree), CURE
基于网格的方法:STING,WaveCluster
基于模型的聚类:EM,SOM,COBWEB)
25. 推荐系统(基于内容的实现;基于协同过滤(CF)的实现)
26. 深度学习(Deep Learning)常见算法:受限波尔兹曼机(RBN)、深度信念网络(DBN)、
卷积神经网络(CNN)、堆栈式自动编码器(Stacked Auto-encoders)
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