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机器学习算法速览表

机器学习算法速览表

作者: 编程回忆录 | 来源:发表于2020-02-09 10:52 被阅读0次

    1. 回归

    • 普通最小二乘回归(OLSR)
    • 线性回归
    • Logistic回归
    • 逐步回归
    • 多变量自适应回归样条曲线(MARS)
    • 局部估计散射平滑(LOESS)
    • 折刀回归

    2. 正则

    • 岭回归
    • 最少的绝对收缩和选择算子(LASSO)
    • 弹性网
    • 最小角度回归(LARS)

    3. 基于实例的,基于记忆的

    • k-最近邻(kNN)
    • 学习矢量量化(LVQ)
    • 自组织映射(SOM)
    • 本地加权学习(LWL)

    4. 降维

    • 主成分分析(PCA)
    • 主成分回归(PCR)
    • 偏最小二乘回归(PLSR)
    • Sammon映射
    • 多维度缩放(MDS)
    • 投影追求
    • 判别分析(LDA,MDA,QDA,FDA)

    5. 深度学习

    • 深度玻尔兹曼机器(DBM)
    • 深信仰网络(DBN)
    • 卷积神经网络(CNN)
    • 堆叠的自动编码器
    • RNN

    6.关联规则

    • Apriori
    • Eclat
    • FP-Growth

    7. 集成学习

    • Logit Boost(Boosting)
    • 自举聚合(Bagging)
    • AdaBoost
    • 堆叠泛化(混合)
    • 梯度增压机(GBM)
    • 梯度增强回归树(GBRT)
    • 随机森林

    8. 贝叶斯

    • 朴素贝叶斯
    • 高斯朴素贝叶斯
    • 多项式朴素贝叶斯
    • 平均一依赖估计量(AODE)
    • 贝叶斯信仰网络(BBN)
    • 贝叶斯网络(BN)
    • 隐马尔可夫模型
    • 条件随机字段(CRF)

    9. 决策树

    • 分类和回归树(CART)
    • 迭代Dickotomiser 3(ID3)
    • C4.5和C5.0
    • 卡方自动交互检测(CHAID)
    • 决策树桩
    • M5
    • 有条件的决策树

    10. 聚类

    • 单连接群集
    • K-均值
    • K-中位数
    • 预期最大化(EM)
    • 分层聚类
    • 模糊聚类
    • DBSCAN
    • OPTICS算法
    • 非负矩阵分解
    • 潜在狄利克雷分配(LDA)

    11. 神经网络

    • 自组织映射
    • 感知
    • 径向基函数网络(RBFN)
    • 反向传播
    • 自动编码
    • Hopfield网络
    • 玻尔兹曼机器
    • 限制玻尔兹曼机器
    • Spiking神经网络
    • 学习矢量量化(LVQ)

    12. 其它算法

    • 支持向量机(SVM)
    • 进化算法
    • 归纳逻辑编程(ILP)
    • 强化学习(Q-Learning,时间差异,状态-行为-反馈-状态-行为(SARSA))
    • ANOVA
    • 信息模糊Netowkr(干扰素)
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      原文链接:https://blog.csdn.net/longchengdiwang/article/details/80641999

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