回歸
- 普通最小二乘回歸
- 線性回歸
- 對數(shù)幾率回歸
- 逐步回歸
- 多元自適應回歸樣條法
- 局部散點平滑估計
- Jackknife回歸
貝葉斯
- 樸素貝葉斯
- 高斯樸素貝葉斯
- 多項式樸素貝葉斯
- 平均單依賴分類器
- 貝葉斯信念網(wǎng)絡
- 貝葉斯網(wǎng)絡
- 隱馬爾科夫模型
- 條件隨機場
正則化
- 嶺回歸
- 最小絕對收縮選擇算子(LASSO)
- 彈性網(wǎng)絡
- 最小角回歸
決策樹
- 分類回歸樹(CART)
- 迭代二叉樹3代(ID3)
- C4.5和C5.0
- 卡方自動交互檢測
- 單層決策樹
- M5 模型
- 條件決策樹
基于實例的方法
- K最近鄰(KNN)
- 學習矢量量化(LVQ)
- 自組織映射(SOM)
- 局部加權(quán)學習(LWL)
降維方法
- 主成分分析(PCA)
- 主成分回歸(PCR)
- 偏最小二乘回歸
- Sammon Mapping
- 多維尺度(MDS)
- 投影尋蹤
- 判別分析(LDA,MDA,QDA,FDA)
聚類方法
- 單連鎖聚類
- K均值算法
- K中值算法
- 期望最大值算法(EM)
- 層次聚類
- 模糊聚類
- DBSCAN 算法
- OPTICS 算法
- 非負矩陣分解算法
- 隱狄利克雷分布(LDA)
深度學習
- 深度玻爾茲曼機(DBM)
- 深度信念網(wǎng)絡(DBN)
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
- 堆棧式自動編碼器
神經(jīng)網(wǎng)絡
- 自組織映射
- 感知機
- 反向傳播算法
- 霍普菲爾德神經(jīng)網(wǎng)絡
- 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(RBFN)
- 反傳算法
- 自編碼器
- 霍普菲爾德神經(jīng)網(wǎng)絡組
- 玻爾茲曼機
- 受限玻爾茲曼機
- Spiking 神經(jīng)網(wǎng)絡
- 學習矢量量化
關(guān)聯(lián)規(guī)則學習
- Apriori 算法
- Eclat 算法
- FP-Growth
集成方法
- Boosting
- Bootstrapped Aggregation
- AdaBoost
- 堆棧泛化 Stacked Generation
- GBM
- GBRT
- Random Forest
- 條件隨機場(CRFs)
