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【基礎】常用的機器學習&數據挖掘知識點

Basis(基礎)：

MSE(Mean Square Error 均方誤差)，LMS(LeastMean Square 最小均方)，LSM(Least Square Methods 最小二乘法)，MLE(MaximumLikelihood Estimation最大似然估計)，QP(Quadratic Programming 二次規劃)， CP(Conditional Probability條件概率)，JP(Joint Probability 聯合概率)，MP(Marginal Probability邊緣概率)，Bayesian Formula(貝葉斯公式)，L1 /L2Regularization(L1/L2正則，以及更多的，現在比較火的L2.5正則等)，GD(GradientDescent 梯度下降)，SGD(Stochastic Gradient Descent 隨機梯度下降)，Eigenvalue(特征值)，Eigenvector(特征向量)，QR-decomposition(QR分解)，Quantile (分位數)，Covariance(協方差矩陣)。

Common Distribution(常見分布)：

Discrete Distribution(離散型分布)：BernoulliDistribution/Binomial(貝努利分布/二項分布)，Negative BinomialDistribution(負二項分布)，MultinomialDistribution(多項式分布)，Geometric Distribution(幾何分布)，HypergeometricDistribution(超幾何分布)，Poisson Distribution (泊松分布)

Continuous Distribution (連續型分布)：UniformDistribution(均勻分布)，Normal Distribution /Guassian Distribution(正態分布/高斯分布)，ExponentialDistribution(指數分布)，Lognormal Distribution(對數正態分布)，GammaDistribution(Gamma分布)，Beta Distribution(Beta分布)，Dirichlet Distribution(狄利克雷分布)，Rayleigh Distribution(瑞利分布)，Cauchy Distribution(柯西分布)，Weibull Distribution (韋伯分布)

Three Sampling Distribution(三大抽樣分布)：Chi-squareDistribution(卡方分布)，t-distribution(t-distribution)，F-distribution(F-分布)

Data Pre-processing(數據預處理)：

Missing Value Imputation(缺失值填充)，Discretization(離散化)，Mapping(映射)，Normalization(歸一化/標準化)。

Sampling(采樣)：

Simple Random Sampling(簡單隨機采樣)，OfflineSampling(離線等可能K采樣)，Online Sampling(在線等可能K采樣)，Ratio-based Sampling(等比例隨機采樣)，Acceptance-RejectionSampling(接受-拒絕采樣)，Importance Sampling(重要性采樣)，MCMC(MarkovChain Monte Carlo 馬爾科夫蒙特卡羅采樣算法：Metropolis-Hasting& Gibbs)。

Clustering(聚類)：

K-Means，K-Mediods，二分K-Means，FK-Means，Canopy，Spectral-KMeans(譜聚類)，GMM-EM(混合高斯模型-期望最大化算法解決)，K-Pototypes，CLARANS(基于劃分)，BIRCH(基于層次)，CURE(基于層次)，DBSCAN(基于密度)，CLIQUE(基于密度和基于網格)

Classification&Regression(分類&回歸)：

LR(Linear Regression 線性回歸)，LR(LogisticRegression邏輯回歸)，SR(Softmax Regression 多分類邏輯回歸)，GLM(GeneralizedLinear Model 廣義線性模型)，RR(Ridge Regression 嶺回歸/L2正則最小二乘回歸)，LASSO(Least Absolute Shrinkage andSelectionator Operator L1正則最小二乘回歸)， RF(隨機森林)，DT(DecisionTree決策樹)，GBDT(Gradient BoostingDecision Tree 梯度下降決策樹)，CART(ClassificationAnd Regression Tree 分類回歸樹)，KNN(K-Nearest Neighbor K近鄰)，SVM(Support VectorMachine)，KF(KernelFunction 核函數PolynomialKernel Function 多項式核函數、Guassian KernelFunction 高斯核函數/Radial BasisFunction RBF徑向基函數、String KernelFunction 字符串核函數)、 NB(Naive Bayes 樸素貝葉斯)，BN(Bayesian Network/Bayesian Belief Network/ Belief Network 貝葉斯網絡/貝葉斯信度網絡/信念網絡)，LDA(Linear Discriminant Analysis/FisherLinear Discriminant 線性判別分析/Fisher線性判別)，EL(Ensemble Learning集成學習Boosting，Bagging，Stacking)，AdaBoost(Adaptive Boosting 自適應增強)，MEM(MaximumEntropy Model最大熵模型)

Effectiveness Evaluation(分類效果評估)：

Confusion Matrix(混淆矩陣)，Precision(精確度)，Recall(召回率)，Accuracy(準確率)，F-score(F得分)，ROC Curve(ROC曲線)，AUC(AUC面積)，LiftCurve(Lift曲線) ，KS Curve(KS曲線)。

PGM(Probabilistic Graphical Models概率圖模型)：

BN(Bayesian Network/Bayesian Belief Network/ BeliefNetwork 貝葉斯網絡/貝葉斯信度網絡/信念網絡)，MC(Markov Chain 馬爾科夫鏈)，HMM(HiddenMarkov Model 馬爾科夫模型)，MEMM(Maximum Entropy Markov Model 最大熵馬爾科夫模型)，CRF(ConditionalRandom Field 條件隨機場)，MRF(MarkovRandom Field 馬爾科夫隨機場)。

NN(Neural Network神經網絡)：

ANN(Artificial Neural Network 人工神經網絡)，BP(Error BackPropagation 誤差反向傳播)

Deep Learning(深度學習)：

Auto-encoder(自動編碼器)，SAE(Stacked Auto-encoders堆疊自動編碼器：Sparse Auto-encoders稀疏自動編碼器、Denoising Auto-encoders去噪自動編碼器、Contractive Auto-encoders 收縮自動編碼器)，RBM(RestrictedBoltzmann Machine 受限玻爾茲曼機)，DBN(Deep Belief Network 深度信念網絡)，CNN(ConvolutionalNeural Network 卷積神經網絡)，Word2Vec(詞向量學習模型)。

DimensionalityReduction(降維)：

LDA LinearDiscriminant Analysis/Fisher Linear Discriminant 線性判別分析/Fisher線性判別，PCA(Principal Component Analysis 主成分分析)，ICA(IndependentComponent Analysis 獨立成分分析)，SVD(Singular Value Decomposition 奇異值分解)，FA(FactorAnalysis 因子分析法)。

Text Mining(文本挖掘)：

VSM(Vector Space Model向量空間模型)，Word2Vec(詞向量學習模型)，TF(Term Frequency詞頻)，TF-IDF(Term Frequency-Inverse DocumentFrequency 詞頻-逆向文檔頻率)，MI(MutualInformation 互信息)，ECE(Expected Cross Entropy 期望交叉熵)，QEMI(二次信息熵)，IG(InformationGain 信息增益)，IGR(Information Gain Ratio 信息增益率)，Gini(基尼系數)，x2 Statistic(x2統計量)，TEW(TextEvidence Weight文本證據權)，OR(Odds Ratio 優勢率)，N-Gram Model，LSA(Latent Semantic Analysis 潛在語義分析)，PLSA(ProbabilisticLatent Semantic Analysis 基于概率的潛在語義分析)，LDA(Latent DirichletAllocation 潛在狄利克雷模型)

Association Mining(關聯挖掘)：

Apriori，FP-growth(Frequency Pattern Tree Growth 頻繁模式樹生長算法)，AprioriAll，Spade。

Recommendation Engine(推薦引擎)：

DBR(Demographic-based Recommendation 基于人口統計學的推薦)，CBR(Context-basedRecommendation 基于內容的推薦)，CF(Collaborative Filtering協同過濾)，UCF(User-basedCollaborative Filtering Recommendation 基于用戶的協同過濾推薦)，ICF(Item-basedCollaborative Filtering Recommendation 基于項目的協同過濾推薦)。

Similarity Measure&Distance Measure(相似性與距離度量)：

Euclidean Distance(歐式距離)，ManhattanDistance(曼哈頓距離)，Chebyshev Distance(切比雪夫距離)，MinkowskiDistance(閔可夫斯基距離)，Standardized Euclidean Distance(標準化歐氏距離)，MahalanobisDistance(馬氏距離)，Cos(Cosine 余弦)，HammingDistance/Edit Distance(漢明距離/編輯距離)，JaccardDistance(杰卡德距離)，Correlation Coefficient Distance(相關系數距離)，InformationEntropy(信息熵)，KL(Kullback-Leibler Divergence KL散度/Relative Entropy 相對熵)。

Optimization(最優化)：

Non-constrainedOptimization(無約束優化)：Cyclic VariableMethods(變量輪換法)，Pattern Search Methods(模式搜索法)，VariableSimplex Methods(可變單純形法)，Gradient Descent Methods(梯度下降法)，Newton Methods(牛頓法)，Quasi-NewtonMethods(擬牛頓法)，Conjugate Gradient Methods(共軛梯度法)。

ConstrainedOptimization(有約束優化)：Approximation Programming Methods(近似規劃法)，FeasibleDirection Methods(可行方向法)，Penalty Function Methods(罰函數法)，Multiplier Methods(乘子法)。

Heuristic Algorithm(啟發式算法)，SA(SimulatedAnnealing，模擬退火算法)，GA(genetic algorithm遺傳算法)

Feature Selection(特征選擇算法)：

Mutual Information(互信息)，DocumentFrequence(文檔頻率)，Information Gain(信息增益)，Chi-squared Test(卡方檢驗)，Gini(基尼系數)。

Outlier Detection(異常點檢測算法)：

Statistic-based(基于統計)，Distance-based(基于距離)，Density-based(基于密度)，Clustering-based(基于聚類)。

Learning to Rank(基于學習的排序)：

Pointwise：McRank；

Pairwise：RankingSVM，RankNet，Frank，RankBoost；

Listwise：AdaRank，SoftRank，LamdaMART；

Tool(工具)：

MPI，Hadoop生態圈，Spark，BSP，Weka，Mahout，Scikit-learn，PyBrain…

轉載于:https://www.cnblogs.com/fuleying/p/4484346.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的常用的机器学习数据挖掘知识点【转】的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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