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机器学习经典算法回顾

最新推荐文章于 2024-07-15 10:37:38 发布

JayRoxis

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文章标签：机器学习计算机

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/JayRoxis/article/details/72802474

本文总结了2006年IEEE评选出的经典十大机器学习算法，并介绍了近年来新兴的十大算法。包括C4.5、k-Means、SVM等传统算法及Linear Regression、Random Forests、Artificial Neural Networks等现代算法。

新旧10大机器学习算法总结

一、原来的10大算法

2006年，IEEE的数据挖掘会议选出了10大算法：[见点击打开链接]

1、C4.5
2、k-Means
(简单易学的机器学习算法——K-Means算法)
3、Support Vector Machines(SVM)
(简单易学的机器学习算法——支持向量机(开篇：基本概念))
(简单易学的机器学习算法——线性可分支持向量机)
(简单易学的机器学习算法——线性支持向量机)
(简单易学的机器学习算法——非线性支持向量机)
4、Apriori
(简单易学的机器学习算法——Apriori算法)
5、Expectation Maximization(EM)
(简单易学的机器学习算法——EM算法)
6、PageRank
(智能算法——PageRank)
7、AdaBoost
(简单易学的机器学习算法——AdaBoost)
8、k-Nearest Neighbors(kNN)
(简单易学的机器学习算法——K-近邻算法)
9、Naive Bayes
(简单易学的机器学习算法——朴素贝叶斯)
10、Classification and Regression Tree(CART)
(简单易学的机器学习算法——CART之回归树)

二、新的10大算法

Linear Regression
Logistic Regression
k_Means
SVMs
Random Forests
Matrix Factorization/SVD
Gradient Boost Decision Trees/Machines
Naive Bayes
Artificial Neural Networks
以下可以任挑一个：Bayesian Networks, Elastic Nets, Any other clustering algo besides k-means, LDA, Conditional Random Fields, HDPs or other Bayesian non-parametric model