❶ 常用的機器學習&數據挖掘知識(點）
常用的機器學習&數據挖掘知識(點）
Basis(基礎)：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 二次規劃)，
CP(Conditional Probability條件概率)，
JP(Joint Probability 聯合概率)，
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(特徵值)，
Eigenvector(特徵向量)，
QR-decomposition(QR分解)，
Quantile (分位數)，
Covariance(協方差矩陣)。
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 (連續型分布)：
UniformDistribution(均勻分布)，
Normal Distribution /Guassian Distribution(正態分布/高斯分布)，
ExponentialDistribution(指數分布)，
Lognormal Distribution(對數正態分布)，
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(數據預處理)：
Missing Value Imputation(缺失值填充)，
Discretization(離散化)，Mapping(映射)，
Normalization(歸一化/標准化)。
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演算法：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-期望最大化演算法解決)，
K-Pototypes，CLARANS(基於劃分)，
BIRCH(基於層次)，
CURE(基於層次)，
DBSCAN(基於密度)，
CLIQUE(基於密度和基於網格)。
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PolynomialKernel Function 多項式核函、
Guassian KernelFunction 高斯核函數/Radial BasisFunction RBF徑向基函數、
String KernelFunction 字元串核函數)、
NB(Naive Bayes 樸素貝葉斯)，BN(Bayesian Network/Bayesian Belief Network/ Belief Network 貝葉斯網路/貝葉斯信度網路/信念網路)，
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(准確率)，F-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 貝葉斯網路/貝葉斯信度網路/信念網路)，
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神經網路)：
ANN(Artificial Neural Network 人工神經網路)，
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 深度信念網路)，
CNN(ConvolutionalNeural Network 卷積神經網路)，
Word2Vec(詞向量學習模型)。
DimensionalityRection(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)，
x2 Statistic(x2統計量)，
TEW(TextEvidence Weight文本證據權)，
OR(Odds Ratio 優勢率)，
N-Gram Model，
LSA(Latent Semantic Analysis 潛在語義分析)，
PLSA(ProbabilisticLatent Semantic Analysis 基於概率的潛在語義分析)，
LDA(Latent DirichletAllocation 潛在狄利克雷模型)。
Association Mining(關聯挖掘)：
Apriori，
FP-growth(Frequency Pattern Tree Growth 頻繁模式樹生長演算法)，
AprioriAll，
Spade。
Recommendation Engine(推薦引擎)：
DBR(Demographic-based Recommendation 基於人口統計學的推薦)，
CBR(Context-basedRecommendation 基於內容的推薦)，
CF(Collaborative Filtering協同過濾)，
UCF(User-basedCollaborative Filtering Recommendation 基於用戶的協同過濾推薦)，
ICF(Item-basedCollaborative Filtering Recommendation 基於項目的協同過濾推薦)。
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(標准化歐氏距離)，
MahalanobisDistance(馬氏距離)，
Cos(Cosine 餘弦)，
HammingDistance/Edit Distance(漢明距離/編輯距離)，
JaccardDistance(傑卡德距離)，
Correlation Coefficient Distance(相關系數距離)，
InformationEntropy(信息熵)，
KL(Kullback-Leibler Divergence KL散度/Relative Entropy 相對熵)。
Optimization(最優化)：
Non-constrainedOptimization(無約束優化)：
Cyclic VariableMethods(變數輪換法)，
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(有約束優化)：
Approximation Programming Methods(近似規劃法)，
FeasibleDirection Methods(可行方向法)，
Penalty Function Methods(罰函數法)，
Multiplier Methods(乘子法)。
Heuristic Algorithm(啟發式演算法)，
SA(SimulatedAnnealing，
模擬退火演算法)，
GA(genetic algorithm遺傳演算法)。
Feature Selection(特徵選擇演算法)：
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)。
Outlier Detection(異常點檢測演算法)：
Statistic-based(基於統計)，
Distance-based(基於距離)，
Density-based(基於密度)，
Clustering-based(基於聚類)。
Learning to Rank(基於學習的排序)：
Pointwise：McRank；
Pairwise：RankingSVM，RankNet，Frank，RankBoost；
Listwise：AdaRank，SoftRank，LamdaMART。
Tool(工具)：
MPI，Hadoop生態圈，Spark，BSP，Weka，Mahout，Scikit-learn，PyBrain…
以及一些具體的業務場景與case等。