Machine Learning

Machine Learning

2019/04/22

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Fig. Machine Learning（圖片來源）。

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說明：

本文參考 [1] 的架構，將十個主要機器學習演算法 [2] 分成六大類。

C4.5
k-Means
SVM
Apriori
EM
PageRank
AdaBoost
kNN
Naive Bayes
CART

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I. Set
II. Metric
III. Linear Algebra
IV. Probability and Statistics
V. Information Theory
VI. Numerical Computation

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I. Set

ML（一）：Apriori

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II. Metric

ML（二）：k-Means

ML（三）：k-NN

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III. Linear Algebra

ML（四）：FA

ML（五）：PCA

ML（六）：LDA

ML（七）：SVD

ML（八）：t-SNE

ML（九）：SVM

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IV. Probability and Statistics

ML（一０）：Naive Bayes

ML（一一）：HMM

ML（一二）：Linear Regression

ML（一三）：Logistic Regression

ML（一四）：Ridge Regression

ML（一五）：Lasso Regression

ML（一六）：EM

ML（一七）：Gibbs

ML（一八）：Viterbi
 
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V. Information Theory

ML（一九）：Maximum Entropy

ML（二０）：Decision Tree

ML（二一）：Pruning

ML（二二）：Random Forest

ML（二三）：AdaBoost

ML（二四）：XGBoost

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VI. Numerical Computation

ML（二五）：ALS

ML（二六）：PageRank

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References

[1] Deep Learning Book - The Star Also Rises

[2] Top 10

Wu, Xindong, et al. "Top 10 algorithms in data mining." Knowledge and information systems 14.1 (2008): 1-37.

[3] Trends

Jordan, Michael I., and Tom M. Mitchell. "Machine learning: Trends, perspectives, and prospects." Science 349.6245 (2015): 255-260.

[4] TensorFlow和spark的ml以及python的scikit-learn 三者的区别是什么？ - 知乎