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前言
初学机器学习的时候，Milo毫无方向感。看过Ng的机器学习，看过《机器学习实战》，看过《西瓜书》，虽然对机器学习有个大概的了解，但仍无法很熟练地说出每个算法的具体内容，以及算法所属类别。
无意间，在CSDN上找到了一份大纲，感觉豁然开朗。特此转载，日后将逐渐完善每个算法的相关学习和介绍。
以下是算法大纲：
资料来源：CSDN
监督学习(Supervised learning)
- 人工神经网络 Artificial neural network
- 自动编码器 Autoencoder
- 反向传播 Backpropagation
- 玻尔兹曼机 Boltzmann machine
- 卷积神经网络 Convolutional neural network
- Hopfield网络 Hopfield network
- 多层感知器 Multilayer perceptron
- 径向基函数网络（RBFN） Radial basis function network(RBFN)
- 受限玻尔兹曼机 Restricted Boltzmann machine
- 回归神经网络（RNN） Recurrent neural network(RNN)
- 自组织映射（SOM） Self-organizing map(SOM)
- 尖峰神经网络 Spiking neural network
- 贝叶斯 Bayesian
- 朴素贝叶斯 Naive Bayes
- 高斯贝叶斯 Gaussian Naive Bayes
- 多项朴素贝叶斯 Multinomial Naive Bayes
- 平均一依赖性评估（AODE） Averaged One-Dependence Estimators(AODE)
- 贝叶斯信念网络（BNN） Bayesian Belief Network(BBN)
- 贝叶斯网络（BN） Bayesian Network(BN)
- 决策树 Decision Tree
- 分类和回归树（CART） Classification and regression tree (CART)
- 迭代Dichotomiser 3（ID3） Iterative Dichotomiser 3(ID3)
- C4.5算法 C4.5 algorithm
- C5.0算法 C5.0 algorithm
- 卡方自动交互检测（CHAID） Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID)
- 决策残端 Decision stump
- ID3算法 ID3 algorithm
- 随机森林 Random forest
- SLIQ
- 线性分类 Linear classifier
- Fisher的线性判别 Fisher’s linear discriminant
- 线性回归 Linear regression
- Logistic回归 Logistic regression
- 多项Logistic回归 Multinomial logistic regression
- 朴素贝叶斯分类器 Naive Bayes classifier
- 感知 Perceptron
- 支持向量机 Support vector machine
无监督学习(Unsupervised learning)
- 人工神经网络 Artificial neural network
- 对抗生成网络
- 前馈神经网络 Feedforward neurral network
- 极端学习机 Extreme learning machine
- 逻辑学习机 Logic learning machine
- 自组织映射 Self-organizing map
- 关联规则学习 Association rule learning
- 先验算法 Apriori algorithm
- Eclat算法 Eclat algorithm
- FP-growth算法 FP-growth algorithm
- 分层聚类 Hierarchical clustering
- 单连锁聚类 Single-linkage clustering
- 概念聚类 Conceptual clustering
- 聚类分析 Cluster analysis
- BIRCH
- DBSCAN
- 期望最大化（EM） Expectation-maximization(EM)
- 模糊聚类 Fuzzy clustering
- K-means算法 K-means algorithm
- k-均值聚类 K-means clustering
- k-位数 K-medians
- 平均移 Mean-shift
- OPTICS算法 OPTICS algorithm
- 异常检测 Anomaly detection
- k-最近邻算法（K-NN） k-nearest neighbors classification(K-NN)
- 局部异常因子 Local outlier factor
半监督学习(Semi-supervised learning)
- 生成模型 Generative models
- 低密度分离 Low-density separation
- 基于图形的方法 Graph-based methods
- 联合训练 Co-training
强化学习(Reinforcement learning)
- 时间差分学习 Temporal difference learning
- Q学习 Q-learning
- 学习自动 Learning Automata
- 状态-行动-回馈-状态-行动（SARSA） State-Action-Reward-State-Action(SARSA)
深度学习(Deep learning)
- 深度信念网络 Deep belief machines
- 深度卷积神经网络 Deep Convolutional neural networks
- 深度递归神经网络 Deep Recurrent neural networks
- 分层时间记忆 Hierarchical temporal memory
- 深度玻尔兹曼机（DBM） Deep Boltzmann Machine(DBM)
- 堆叠自动编码器 Stacked Boltzmann Machine
- 生成式对抗网络 Generative adversarial networks
迁移学习(Transfer learning)
- 传递式迁移学习 Transitive Transfer Learning
其他
- 集成学习算法
- Bootstrap aggregating (Bagging)
- AdaBoost
- 梯度提升机（GBM） Gradient boosting machine(GBM)
- 梯度提升决策树（GBRT） Gradient boosted decision tree(GBRT)
- 降维
- 主成分分析（PCA） Principal component analysis(PCA)
- 主成分回归（PCR） Principal component regression(PCR)
- 因子分析 Factor analysis
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