机器学习算法可以分为监督学习算法、无监督学习算法和半监督学习算法，下面以思维导图的形式总结了一下常见的监督学习和无监督学习算法，简单写了一下各种机器学习算法的分类：
（1）监督学习：主要以分类、回归、概率图模型来写思维导图。
监督学习思维导图
（2）无监督学习：主要是按聚类、主题模型、关联分析、降维、异常检测来做的思维导图。
无监督学习思维导图
然后大家可以参考一些好的博客来进行复习、思考，我在这里找了一些比较好的博客，要是有好的大家可以指出一下，一并更新进去：
监督学习算法：
SVM：https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/7624837
最大熵：https://blog.csdn.net/itplus/article/details/26550597
CRF：https://blog.csdn.net/LFGxiaogang/article/details/71270433
HMM：https://blog.csdn.net/zxm1306192988/article/details/78595933
-无监督机器学习算法：
好多无监督的机器学习算法都可以结合达叔的CS229的讲义，上面的推导写得非常的棒，
EM算法：https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/81708386，吴军博士的数学之美上面也也写到这个牛逼的算法了。
LDA：https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/41209515
PCA：https://www.jianshu.com/p/2fad63faa773
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