一、主成分分析（pca principal components analysis）
pca 無監督降維技術
降維的標準是：樣本點到這個超平面的距離足夠近，或者說樣本點在這個超平面上盡可能的分開
二、線性判別分析（linear discriminant analysis lda)
lda 監督學習降維技術
投影後類內方差最小，類間方差最大
三、共軛梯度演算法
共軛梯度演算法
共軛梯度法具有所需的儲存量小，收斂快，穩定性高的優點
四、batch normalization
深度學習（二十九）batch normalization 學習筆記
歸一化+變換重構
五、生成模型與判別模型
生成模型有：混合高斯模型，樸素貝葉斯模型，馬爾科夫模型，求出p(x,y)
判別模型有：k近鄰，支援向量機，條件隨機場，邏輯斯蒂回歸，決策樹，提公升方法，最大熵模型，求出p(y|x)
六、文字分類特徵選擇方法
文件頻率，互資訊方法，資訊增益法，卡方檢驗法，加權對數似然，加權頻率和可能性
基於核的機器學習演算法有：lda(linear discriminate analysis),svm(support vector machine),rbf（radial basis function）
七、資料探勘十大演算法之apriori詳解
趣寫演算法系列之--匈牙利演算法
機器學習中正則化項l1和l2的直觀理解
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