常用的機器學習&數(shù)據(jù)挖掘知識(點）

Basis(基礎(chǔ))：

MSE(Mean Square Error 均方誤差)，

LMS(LeastMean Square 最小均方)，

LSM(Least Square Methods 最小二乘法)，

MLE(MaximumLikelihood Estimation最大似然估計)，

QP(Quadratic Programming 二次規(guī)劃)，

CP(Conditional Probability條件概率)，

JP(Joint Probability 聯(lián)合概率)，

MP(Marginal Probability邊緣概率)，

Bayesian Formula(貝葉斯公式)，

L1 /L2Regularization(L1/L2正則，

以及更多的，現(xiàn)在比較火的L2.5正則等)，

GD(GradientDescent 梯度下降)，

SGD(Stochastic Gradient Descent 隨機梯度下降)，

Eigenvalue(特征值)，

Eigenvector(特征向量)，

QR-decomposition(QR分解)，

Quantile (分位數(shù))，

Covariance(協(xié)方差矩陣)。

Common Distribution(常見分布)：

Discrete Distribution(離散型分布)：

BernoulliDistribution/Binomial(貝努利分布/二項分布)，

Negative BinomialDistribution(負二項分布)，

MultinomialDistribution(多項式分布)，

Geometric Distribution(幾何分布)，

HypergeometricDistribution(超幾何分布)，

Poisson Distribution (泊松分布)。

Continuous Distribution (連續(xù)型分布)：

UniformDistribution(均勻分布)，

Normal Distribution /Guassian Distribution(正態(tài)分布/高斯分布)，

ExponentialDistribution(指數(shù)分布)，

Lognormal Distribution(對數(shù)正態(tài)分布)，

GammaDistribution(Gamma分布)，

Beta Distribution(Beta分布)，

Dirichlet Distribution(狄利克雷分布)，

Rayleigh Distribution(瑞利分布)，

Cauchy Distribution(柯西分布)，

Weibull Distribution (韋伯分布)。

Three Sampling Distribution(三大抽樣分布)：

Chi-squareDistribution(卡方分布)，

t-distribution(t-distribution)，

F-distribution(F-分布)。

Data Pre-processing(數(shù)據(jù)預(yù)處理)：

Missing Value Imputation(缺失值填充)，

Discretization(離散化)，Mapping(映射)，

Normalization(歸一化/標準化)。

Sampling(采樣)：

Simple Random Sampling(簡單隨機采樣)，

OfflineSampling(離線等可能K采樣)，

Online Sampling(在線等可能K采樣)，

Ratio-based Sampling(等比例隨機采樣)，

Acceptance-RejectionSampling(接受-拒絕采樣)，

Importance Sampling(重要性采樣)，

MCMC(MarkovChain Monte Carlo 馬爾科夫蒙特卡羅采樣算法：Metropolis-Hasting& Gibbs)。

Clustering(聚類)：

K-Means，

K-Mediods，

二分K-Means，

FK-Means，

Canopy，

Spectral-KMeans(譜聚類)，

GMM-EM(混合高斯模型-期望最大化算法解決)，

K-Pototypes，CLARANS(基于劃分)，

BIRCH(基于層次)，

CURE(基于層次)，

DBSCAN(基于密度)，

CLIQUE(基于密度和基于網(wǎng)格)。

Classification&Regression(分類&回歸)：

LR(Linear Regression 線性回歸)，

LR(LogisticRegression邏輯回歸)，

SR(Softmax Regression 多分類邏輯回歸)，

GLM(GeneralizedLinear Model 廣義線性模型)，

RR(Ridge Regression 嶺回歸/L2正則最小二乘回歸)，

LASSO(Least Absolute Shrinkage andSelectionator Operator L1正則最小二乘回歸)，

RF(隨機森林)，

DT(DecisionTree決策樹)，

GBDT(Gradient BoostingDecision Tree 梯度下降決策樹)，

CART(ClassificationAnd Regression Tree 分類回歸樹)，

KNN(K-Nearest Neighbor K近鄰)，

SVM(Support VectorMachine)，

KF(KernelFunction 核函數(shù)PolynomialKernel Function 多項式核函、

Guassian KernelFunction 高斯核函數(shù)/Radial BasisFunction RBF徑向基函數(shù)、

String KernelFunction 字符串核函數(shù))、

NB(Naive Bayes 樸素貝葉斯)，BN(Bayesian Network/Bayesian Belief Network/ Belief Network 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)/貝葉斯信度網(wǎng)絡(luò)/信念網(wǎng)絡(luò))，

LDA(Linear Discriminant Analysis/FisherLinear Discriminant 線性判別分析/Fisher線性判別)，

EL(Ensemble Learning集成學習Boosting，Bagging，Stacking)，

AdaBoost(Adaptive Boosting 自適應(yīng)增強)，

MEM(MaximumEntropy Model最大熵模型)。

Effectiveness Evaluation(分類效果評估)：

Confusion Matrix(混淆矩陣)，

Precision(精確度)，Recall(召回率)，

Accuracy(準確率)，F(xiàn)-score(F得分)，

ROC Curve(ROC曲線)，AUC(AUC面積)，

LiftCurve(Lift曲線) ，KS Curve(KS曲線)。

PGM(Probabilistic Graphical Models概率圖模型)：

BN(Bayesian Network/Bayesian Belief Network/ BeliefNetwork 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)/貝葉斯信度網(wǎng)絡(luò)/信念網(wǎng)絡(luò))，

MC(Markov Chain 馬爾科夫鏈)，

HMM(HiddenMarkov Model 馬爾科夫模型)，

MEMM(Maximum Entropy Markov Model 最大熵馬爾科夫模型)，

CRF(ConditionalRandom Field 條件隨機場)，

MRF(MarkovRandom Field 馬爾科夫隨機場)。

NN(Neural Network神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))：

ANN(Artificial Neural Network 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))，

BP(Error BackPropagation 誤差反向傳播)。

Deep Learning(深度學習)：

Auto-encoder(自動編碼器)，

SAE(Stacked Auto-encoders堆疊自動編碼器，

Sparse Auto-encoders稀疏自動編碼器、

Denoising Auto-encoders去噪自動編碼器、

Contractive Auto-encoders 收縮自動編碼器)，

RBM(RestrictedBoltzmann Machine 受限玻爾茲曼機)，

DBN(Deep Belief Network 深度信念網(wǎng)絡(luò))，

CNN(ConvolutionalNeural Network 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))，

Word2Vec(詞向量學習模型)。

DimensionalityReduction(降維)：

LDA LinearDiscriminant Analysis/Fisher Linear Discriminant 線性判別分析/Fisher線性判別，

PCA(Principal Component Analysis 主成分分析)，

ICA(IndependentComponent Analysis 獨立成分分析)，

SVD(Singular Value Decomposition 奇異值分解)，

FA(FactorAnalysis 因子分析法)。

Text Mining(文本挖掘)：

VSM(Vector Space Model向量空間模型)，

Word2Vec(詞向量學習模型)，

TF(Term Frequency詞頻)，

TF-IDF(Term Frequency-Inverse DocumentFrequency 詞頻-逆向文檔頻率)，

MI(MutualInformation 互信息)，

ECE(Expected Cross Entropy 期望交叉熵)，

QEMI(二次信息熵)，

IG(InformationGain 信息增益)，

IGR(Information Gain Ratio 信息增益率)，

Gini(基尼系數(shù))，

x2 Statistic(x2統(tǒng)計量)，

TEW(TextEvidence Weight文本證據(jù)權(quán))，

OR(Odds Ratio 優(yōu)勢率)，

N-Gram Model，

LSA(Latent Semantic Analysis 潛在語義分析)，

PLSA(ProbabilisticLatent Semantic Analysis 基于概率的潛在語義分析)，

LDA(Latent DirichletAllocation 潛在狄利克雷模型)。

Association Mining(關(guān)聯(lián)挖掘)：

Apriori，

FP-growth(Frequency Pattern Tree Growth 頻繁模式樹生長算法)，

AprioriAll，

Spade。

Recommendation Engine(推薦引擎)：

DBR(Demographic-based Recommendation 基于人口統(tǒng)計學的推薦)，

CBR(Context-basedRecommendation 基于內(nèi)容的推薦)，

CF(Collaborative Filtering協(xié)同過濾)，

UCF(User-basedCollaborative Filtering Recommendation 基于用戶的協(xié)同過濾推薦)，

ICF(Item-basedCollaborative Filtering Recommendation 基于項目的協(xié)同過濾推薦)。

Similarity Measure&Distance Measure(相似性與距離度量)：

Euclidean Distance(歐式距離)，

ManhattanDistance(曼哈頓距離)，

Chebyshev Distance(切比雪夫距離)，

MinkowskiDistance(閔可夫斯基距離)，

Standardized Euclidean Distance(標準化歐氏距離)，

MahalanobisDistance(馬氏距離)，

Cos(Cosine 余弦)，

HammingDistance/Edit Distance(漢明距離/編輯距離)，

JaccardDistance(杰卡德距離)，

Correlation Coefficient Distance(相關(guān)系數(shù)距離)，

InformationEntropy(信息熵)，

KL(Kullback-Leibler Divergence KL散度/Relative Entropy 相對熵)。

Optimization(最優(yōu)化)：

Non-constrainedOptimization(無約束優(yōu)化)：

Cyclic VariableMethods(變量輪換法)，

Pattern Search Methods(模式搜索法)，

VariableSimplex Methods(可變單純形法)，

Gradient Descent Methods(梯度下降法)，

Newton Methods(牛頓法)，

Quasi-NewtonMethods(擬牛頓法)，

Conjugate Gradient Methods(共軛梯度法)。

ConstrainedOptimization(有約束優(yōu)化)：

Approximation Programming Methods(近似規(guī)劃法)，

FeasibleDirection Methods(可行方向法)，

Penalty Function Methods(罰函數(shù)法)，

Multiplier Methods(乘子法)。

Heuristic Algorithm(啟發(fā)式算法)，

SA(SimulatedAnnealing，

模擬退火算法)，

GA(genetic algorithm遺傳算法)。

Feature Selection(特征選擇算法)：

Mutual Information(互信息)，

DocumentFrequence(文檔頻率)，

Information Gain(信息增益)，

Chi-squared Test(卡方檢驗)，

Gini(基尼系數(shù))。

Outlier Detection(異常點檢測算法)：

Statistic-based(基于統(tǒng)計)，

Distance-based(基于距離)，

Density-based(基于密度)，

Clustering-based(基于聚類)。

Learning to Rank(基于學習的排序)：

Pointwise：McRank；

Pairwise：RankingSVM，RankNet，F(xiàn)rank，RankBoost；

Listwise：AdaRank，SoftRank，LamdaMART。

Tool(工具)：

MPI，Hadoop生態(tài)圈，Spark，BSP，Weka，Mahout，Scikit-learn，PyBrain…

以及一些具體的業(yè)務(wù)場景與case等。