机器学习算法

这是一篇关于机器学习算法的思维导图，主要内容包括：线性模型，数模型，集成学习模型，聚类/编码模型，图模型，神经模型。

机器学习算法

• 线性模型
  • 主成分分析
  • 线性判别分析
  • 线性回归
  • 逻辑回归
  • LASSO
  • 岭回归
• 数模型
  • ID3
  • C4.5
  • 卡方自动交互检测
  • 分类回归树
• 集成学习模型
  • Bagging
  • Boosting
  • XGboost
  • 随机森林
  • ADAboost
  • 贝叶斯模型平均
  • 贝叶斯模型结合
• 聚类/编码模型
  • Kmeans
  • 谱聚类
  • 高斯混合模型
  • 稀缺编码
  • 局部线性嵌入
  • T-SNE
• 图模型
  • 朴素贝叶斯
  • 隐马尔科夫模型
  • 贝叶斯网络
  • 马尔科夫随机场
• 神经模型
  • 多层感知机
  • 卷积神经网络
  • 循环神经网络
  • 受限玻尔兹曼机(RBI)
  • 自动编织机
  • 自组织映射网络
  • Hopfield网络