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机器学习笔记
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机器学习相关概念/公式
 比赛
 数据可视化
 逻辑斯谛回归(LR)
SVM
决策树
 随机森林
 Adaboost
GBDT
XGBoost
RecommendationSystem
FM

机器学习模型总结

一、监督：{

1.1 分类算法(线性和非线性)：{
感知机

KNN

概率{
    朴素贝叶斯（NB）
    Logistic Regression（LR）
    最大熵MEM（与LR同属于对数线性分类模型）
}

支持向量机(SVM)

决策树(ID3、CART、C4.5)

assembly learning{
    Boosting{
        Gradient Boosting{
            GBDT
            xgboost（传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）；xgboost是Gradient Boosting的一种高效系统实现，并不是一种单一算法。）
        }
        AdaBoost
    }   
    Bagging{
        随机森林
    }
    Stacking
}

……
}

1.2 概率图模型：{
    HMM
    MEMM（最大熵马尔科夫）
    CRF
    ……
}

1.3 回归预测：{
    线性回归
    树回归
    Ridge岭回归
    Lasso回归
    ……
}

……  
}

二、非监督：{
2.1 聚类：{
    1. 基础聚类
        K—mean
        二分k-mean
        K中值聚类
        GMM聚类
    2. 层次聚类
    3. 密度聚类
    4. 谱聚类()
}

2.2 主题模型:{
    pLSA
    LDA隐含狄利克雷分析
}

2.3 关联分析：{
    Apriori算法
    FP-growth算法
}

2.4 降维：{
    PCA算法
    SVD算法
    LDA线性判别分析
    LLE局部线性嵌入
}

2.5 异常检测：
……
}

三、半监督学习

四、迁移学习

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