机器学习知识体系

那几年，我学习机器学习的主要内容：

1.机器学习基本导论，机器学习入门了解；2.线性回归与Logistic。xx业绩预测系统，智能交互统计系统等；3.岭回归，Lasso，变量选择技术。维度的技巧等技术；4.降维技术。xx指标设计，具体规范；5.线性分类器，Knn算法，朴素贝叶斯分类器，文本挖掘。XX智能垃圾消息，垃圾邮件判断，评论智能分析，智能监控统计预警系统呀。6.决策树，组合提升算法，bagging和adaboost，随机森林。XX用户分析系统，智能广告推送系统。7.支持向量机。理解SVM的原理，机制。8.人工神经网络。挺起来好牛逼，其实，也就那样啊！什么单层感知器，什么线性神经网络，  什么BP神经网络，什么基于梯度下降的学习算法以及图像压缩技术。9.通用逼近器径向基函数神经网络。听过“字符识别，人脸识别”吧！这些技术涉及到PDA和SVM。对了，还有Hopfield联想记忆型神经网络。10. 概率神经网络和信念贝叶斯分类器11. 聚类，孤立点判别。这种技术很实用，可以应用到什么广告推荐系统，网络防作弊识别等。