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机器学习算法分类 (有监督性学习 (决策树（随机森林）（分类但可用作预测）, 线性回归及多项式回归（预测）, SVM支持向量机（二分类）,…
机器学习算法分类
有监督性学习
决策树（随机森林）（分类但可用作预测）
线性回归及多项式回归（预测）
SVM支持向量机（二分类）
朴素贝叶斯
逻辑回归（二分类&多分类）（线性可分）
马尔可夫过程
KNN(K最邻近算法）数据挖掘多分类
人工神经网络
深度神经网络
受限波尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine， RBN）
Deep Belief Networks（DBN）
卷积网络（CNN）
循环神经网络（RNN）
堆栈式自动编码器（Stacked Auto-encoders）
SVM(解决线性可分）
感知器神经网络（Perceptron Neural Network）（双隐层感知器就足以解决任何复杂的分类问题）（解决非线性问题）
反向传递（Back Propagation）
自组织映射（Self-Organizing Map, SOM）
无监督性学习
聚类
K-means
中心聚类
关联聚类
密度聚类
概率聚类
最大期望EM
主成分分析
降维
主成份分析（Principle Component Analysis， PCA）
偏最小二乘回归（Partial Least Square Regression，PLS）
Sammon映射
多维尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS）
投影追踪（Projection Pursuit）