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编程问答

机器学习算法分类总结

發(fā)布時間:2023/12/13 编程问答 32 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 机器学习算法分类总结 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

機(jī)器學(xué)習(xí)方法分類總結(jié)

這篇文章只是一個類似于知識概括的文章,主要作用是幫忙梳理:

1) 分類

  • 貝葉斯模型(Bayesian Mode)
    - 樸素貝葉斯算法(Naive Bayesian Mode)
    - 平均單依賴估計(AveragedOne-Dependence Estimators, AODE)
    - Bayesian Belief Network(BBN)
  • K-鄰近 (k-Nearest Neighbor,KNN)
  • 支持向量機(jī)(SupportVector Machine, SVM)
  • 徑向基網(wǎng)絡(luò)(RBF network)之BP監(jiān)督訓(xùn)練
  • 決策樹(Decision Trees)
    - 分類及回歸樹(ClassificationAnd Regression Tree, CART)
    - ID3,C4.5,CART
    - 卡方自動交互檢測法(chi-squared automatic interaction detector, CHAID)
    - 決策樹樁,單層決策樹(Decision Stump)
    - 多元自適應(yīng)回歸(MARS)
    - 梯度提升樹算法,增強(qiáng)樹(GBM)
  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks)
  • 集成算法
    - Boosting
    - Bootstrapped Aggregation(Bagging)
    - AdaBoost
    - 堆疊泛化(Stacked Generalization, Blending)
    - 隨機(jī)森林(Random Forest)

2) 回歸

  • 線性回歸(Linear Regression)
  • 最小二乘法(OrdinaryLeast Square)
  • 邏輯回歸 (Logistic Regression)
  • 多項式回歸(Polynomial Regression)
  • 逐步回歸(Stepwise Regression) (縮減方法)
  • 嶺回歸(Ridge Regression)L2
  • 稀疏約束(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)(LASSO)L1
  • 彈性網(wǎng)絡(luò)(Elastic Net)
  • 多元自適應(yīng)回歸樣條(MultivariateAdaptive Regression Splines)
  • 本地散點平滑估計(Locally Estimated Scatterplot Smoothing)

3) 聚類

  • K-Means(K均值)聚類
  • 期望最大化算法(Expectation Maximization, EM)
  • 均值漂移聚類(Mean-Shift Clustering)
  • 基于密度的聚類(DBSCAN)
  • 凝聚層次聚類(Hierarchical Clustering)
  • 圖團(tuán)體檢測(Graph Community Detection)
  • 學(xué)習(xí)矢量量化(Learning Vector Quantization, LVQ)
  • 自組織映射算法(Self-Organizing Map , SOM)

4) 降維

  • 主成份分析(PrincipleComponent Analysis, PCA)
  • 拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmaps,LE)
  • 局部保留投影(Locality Preserving Projections,LPP)
  • 多維尺度縮放(Multi-Dimensional Scaling, MDS)
  • 等度量映射(Isometric Mapping,Isomap)
  • 局部線性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)
  • 線性判別分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)
  • 偏最小二乘回歸(Partial Least Square Regression,PLS)

關(guān)聯(lián)規(guī)則分析

  • Apriori算法
  • Eclat算法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  • 感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PerceptronNeural Network)
  • 反向傳遞(Back Propagation)
  • Hopfield網(wǎng)絡(luò)
  • 自組織映射(Self-OrganizingMap, SOM)
  • 學(xué)習(xí)矢量量化(Learning Vector Quantization, LVQ);

深度學(xué)習(xí)

  • 受限波爾茲曼機(jī)(RestrictedBoltzmann Machine, RBN)
  • Deep Belief Networks(DBN)
  • 卷積網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Network)
  • 堆棧式自動編碼器(Stacked Auto-encoders)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习算法分类总结的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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