1.c4.5演算法。
c4.5
演算法與id3
演算法一樣，都是數學分類演算法，
c4.5
演算法是id3
演算法的乙個改進。
id3演算法採用資訊增益進行決策判斷，而
c4.5
採用的是增益率。
2.cart演算法。
cart
演算法的全稱是分類回歸樹演算法，他是乙個二元分類，採用的是類似於熵的基尼指數作為分類決策，形成決策樹後之後還要進行剪枝，我自己在實現整個演算法的時候採用的是代價複雜度演算法，
3.knn(k最近鄰
)演算法。給定一些已經訓練好的資料，輸入乙個新的測試資料點，計算包含於此測試資料點的最近的點的分類情況，哪個分類的型別占多數，則此測試點的分類與此相同，所以在這裡
,有的時候可以複製不同的分類點不同的權重。近的點的權重大點，遠的點自然就小點。
4.***** bayes(樸素貝葉斯
)演算法。樸素貝葉斯演算法是貝葉斯演算法裡面一種比較簡單的分類演算法，用到了乙個比較重要的貝葉斯定理，用一句簡單的話概括就是條件概率的相互轉換推導。
5.svm(支援向量機
)演算法。支援向量機演算法是一種對線性和非線性資料進行分類的方法，非線性資料進行分類的時候可以通過核函式轉為線性的情況再處理。其中的乙個關鍵的步驟是搜尋最大邊緣超平面。
6.em(期望最大化
)演算法。期望最大化演算法，可以拆分為
2個演算法，1個
e-step
期望化步驟,和
1個m-step
最大化步驟。他是一種演算法框架，在每次計算結果之後，逼近統計模型引數的最大似然或最大後驗估計。
7.apriori演算法。
apriori
演算法是關聯規則挖掘演算法，通過連線和剪枝運算挖掘出頻繁項集，然後根據頻繁項集得到關聯規則，關聯規則的匯出需要滿足最小置信度的要求。
8.fp-tree(頻繁模式樹
)演算法。這個演算法也有被稱為
fp-growth
演算法，這個演算法克服了
apriori
演算法的產生過多侯選集的缺點，通過遞迴的產生頻度模式樹，然後對樹進行挖掘，後面的過程與
apriori
演算法一致。
9.pagerank(網頁重要性/排名
)演算法。
pagerank
演算法最早產生於
google,
核心思想是通過網頁的入鏈數作為乙個網頁好快的判定標準，如果
1個網頁內部包含了多個指向外部的鏈結，則
pr值將會被均分，
pagerank
演算法也會遭到
link span
攻擊。10.hits演算法。
hits
演算法是另外乙個鏈結演算法，部分原理與
pagerank
演算法是比較相似的，
hits
演算法引入了權威值和中心值的概念，
hits
演算法是受使用者查詢條件影響的，他一般用於小規模的資料鏈結分析，也更容易遭受到攻擊。
11.k-means(k均值
)演算法。
k-means
演算法是聚類演算法，
k在在這裡指的是分類的型別數，所以在開始設定的時候非常關鍵，演算法的原理是首先假定
k個分類點，然後根據歐式距離計算分類，然後去同分類的均值作為新的聚簇中心，迴圈操作直到收斂。
12.birch演算法。
birch
演算法利用構建
cf聚類特徵樹作為演算法的核心，通過樹的形式，
birch
演算法掃瞄資料庫，在記憶體中建立一棵初始的
cf-樹，可以看做資料的多層壓縮。
13.adaboost演算法。
adaboost
演算法是一種提公升演算法，通過對資料的多次訓練得到多個互補的分類器，然後組合多個分類器，構成乙個更加準確的分類器。
14.gsp演算法。
gsp演算法是序列模式挖掘演算法。
gsp演算法也是
apriori
類演算法，在演算法的過程中也會進行連線和剪枝操作，不過在剪枝判斷的時候還加上了一些時間上的約束等條件。
15.prefixspan演算法。
prefixspan
演算法是另乙個序列模式挖掘演算法，在演算法的過程中不會產生候選集，給定初始字首模式，不斷的通過字尾模式中的元素轉到字首模式中，而不斷的遞迴挖掘下去。
16.cba(基於關聯規則分類
)演算法。
cba演算法是一種整合挖掘演算法，因為他是建立在關聯規則挖掘演算法之上的，在已有的關聯規則理論前提下，做分類判斷，只是在演算法的開始時對資料做處理，變成類似於事務的形式。
17.roughsets(粗糙集
)演算法。粗糙集理論是乙個比較新穎的資料探勘思想。這裡使用的是用粗糙集進行屬性約簡的演算法，通過上下近似集的判斷刪除無效的屬性，進行規制的輸出。
18.gspan演算法。
gspan
演算法屬於圖挖掘演算法領域。，主要用於頻繁子圖的挖掘，相較於其他的圖演算法，子圖挖掘演算法是他們的乙個前提或基礎演算法。
gspan
演算法用到了
dfs編碼，和
edge
五元組，最右路徑子圖擴充套件等概念，演算法比較的抽象和複雜
機器學習演算法
from 這裡，主要說一下，機器學習演算法的思想和應用！為了以後的應用總結一下！參考王斌譯的機器學習實戰一書。1 svd 奇異值分解 svd可以簡化資料，去除雜訊！對於簡化資料，使用svd，可以用小得多的資料集表示原有資料集。這樣實際上是去除了雜訊和冗餘資訊。比如有乙個32 32的影象，通過svd的...
機器學習演算法
最近在學習機器學習。看的是 機器學習實戰 先簡單記錄一下，其實看似高階的理論或演算法，有些在我們平時生活中也有應用，比如機器學習中常用的k 近鄰演算法 knn 最大期望值演算法等 在機器學習中常用的演算法包括 決策樹，k 均值 k mean 支援向量機 svn k 近鄰演算法 knn 最大期望值演算...
機器學習演算法
監督學習的線性回歸演算法 採取測量不同特徵之間的距離方法進行分類 計算未知的資料a與所有已知樣本s n 的距離，按照距離遞增排序，找到k個距離a最近的樣本s1 k 按照s1 k 的型別來判斷a的型別 監督分類演算法 1.劃分資料集 2.遞迴構建決策樹 3.使用決策樹進行分類 例如 根據水生和陸生初步...