新的10大数据挖掘、机器学习算法

本文回顾了2006年IEEE评选的十大经典数据挖掘算法,并介绍了近年来新兴的十大机器学习算法,包括线性回归、逻辑回归等,为读者提供了一个从传统到现代的数据科学算法概览。

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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
  3. Support Vector Machines(SVM)
  4. Apriori
  5. Expectation Maximization(EM)
  6. PageRank
  7. AdaBoost
  8. k-Nearest Neighbors(kNN)
  9. Naive Bayes
  10. Classification and Regression Tree(CART)

二、新的10大算法

  1. Linear Regression
  2. Logistic Regression
  3. k_Means
  4. SVMs
  5. Random Forests
  6. Matrix Factorization/SVD
  7. Gradient Boost Decision Trees/Machines
  8. Naive Bayes
  9. Artificial Neural Networks
  10. 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

参考文献:

What are the top 10 data mining or machine learning algorithms?

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