机器学习算法汇总
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目录
正则化算法（Regularization Algorithms）
集成算法（Ensemble Algorithms）
决策树算法（Decision Tree Algorithm）
回归（Regression）
人工神经网络（Artificial Neural Network）
深度学习（Deep Learning）
支持向某某（Support Vector Machine）
降维算法（Dimensionality Reduction Algorithms）
聚类算法（Clustering Algorithms）
基于实例的算法（Instance-based Algorithms）
贝叶斯算法（Bayesian Algorithms）
关联规则学习算法（Association Rule Learning Algorithms）
图模型（Graphical Models）
正则化算法（Regularization Algorithms） /
它是另一种方法（通常是回归方法）的拓展，这种方法会基于模型复杂性对其进行惩罚，它喜欢相对简单能够更好的泛化的模型。
例子：
岭回归（Ridge Regression）
最小绝对收缩与选择算子（LASSO）
GLASSO
弹性网络（Elastic Net）
最小角回归（Least-Angle Regression）
优点：
其惩罚会减少过拟合
总会有解决方法
缺点：
惩罚会造成欠拟合
很难校准
集成算法（Ensemble algorithms） /
集成方法是由多个较弱的模型集成模型组，其中的模型可以单独进行训练，并且它们的预测能以某种方式结合起来去做出一个总体预测。该算法主要的问题是要找出哪些较弱的模型可以结合起来，以及结合的方法。这是一个非常强大的技术集，因此广受欢迎。
Boosting
Bootstrapped Aggregation（Bagging）
AdaBoost
层叠泛化（Stacked Generalization）（blending）
梯度推进机（Gradient Boosting Machines，GBM）
梯度提升回归树（Gradient Boosted Regression Trees，GBRT）
随机森林（Random Forest）
优点：
当先最先进的预测几乎都使用了算法集成。它比使用单个模型预测出来的结果要精确的多
缺点：
需要大量的维护工作
决策树算法（Decision Tree Algorithm） /
决策树学习使用一个决策树作为一个预测模型，它将对一个 item（表征在分支上）观察所得映射成关于该 item 的目标值的结论（表征在叶子中）。树模型中的目标是可变的，可以采一组有限值，被称为分类树；在这些树结构中，叶子表示类标签，分支表示表征这些类标签的连接的特征。
例子：
分类和回归树（Classification and Regression Tree，CART）
Iterative Dichotomiser 3（ID3）
C4.5 和 C5.0（一种强大方法的两个不同版本）
优点：
容易解释
非参数型
缺点：
趋向过拟合
可能或陷于局部最小值中
没有在线学习
回归（Regression）算法 /
回归是用于估计两种变量之间关系的统计过程。当用于分析因变量和一个多个自变量之间的关系时，该算法能提供很多建模和分析多个变量的技巧。具体一点说，回归分析可以帮助我们理解当任意一个自变量变化，另一个自变量不变时，因变量变化的典型值。最常见的是，回归分析能在给定自变量 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 gorithm）
FP-growth
图模型（Graphical Models） /
图模型或概率图模型（PGM/probabilistic graphical model）是一种概率模型，一个图（graph）可以通过其表示随机变量之间的条件依赖结构（conditional dependence structure）。
例子：
贝叶斯网络（Bayesian network）
马尔可夫随机域（Markov random field）
链图（Chain Graphs）
祖先图（Ancestral graph）
优点：
模型清晰，能被直观地理解
缺点：
确定其依赖的拓扑很困难，有时候也很模糊
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