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目录〇、推荐一、人工智能学习算法分类1. 纯算法类2.建模方面二、详细算法1.分类算法2.回归算法3.聚类算法4.降维算法5.概率图模型算法6.文本挖掘算法7.优化算法8.深度学习算法三、建模方面1.模型优化·2.数据预处理〇、推荐
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一、人工智能学习算法分类
人工智能算法大体上来说可以分类两类：基于统计的机器学习算法(Machine Learning)和深度学习算法(Deep Learning)
总的来说，在sklearn中机器学习算法大概的分类如下：
1. 纯算法类
(1).回归算法
(2).分类算法
(3).聚类算法
(4)降维算法
(5)概率图模型算法
(6)文本挖掘算法
(7)优化算法
(8)深度学习算法
2.建模方面
(1).模型优化
(2).数据预处理
二、详细算法
1.分类算法
(1).LR (Logistic Regression，逻辑回归又叫逻辑分类)
(2).SVM (Support Vector Machine，支持向量机)
(3).NB (Naive Bayes，朴素贝叶斯)
(4).DT (Decision Tree，决策树)
1).C4.52).ID33).CART
(5).集成算法
1).Bagging2).Random Forest (随机森林)3).GB(梯度提升,Gradient boosting)4).GBDT (Gradient Boosting Decision Tree)5).AdaBoost6).Xgboost
(6).最大熵模型
2.回归算法
(1).LR (Linear Regression，线性回归)
(2).SVR (支持向量机回归)
(3). RR (Ridge Regression，岭回归)
3.聚类算法
(1).K-Means(K均值)聚类
(2).均值漂移聚类
(3).基于密度的聚类(DBSCAN)
(4).高斯混合模型（GMM）的最大期望（EM）聚类
(5).凝聚层次聚类
(6).图团体检测(Graph Community Detection)
4.降维算法
(1).SGD (随机梯度下降)
5.概率图模型算法
(1).贝叶斯网络
(2).HMM
(3).CRF (条件随机场)
6.文本挖掘算法
(1).模型
1).LDA (主题生成模型，Latent Dirichlet Allocation)2).最大熵模型
(2).关键词提取
1).tf-idf2).bm253).textrank4).pagerank5).左右熵 :左右熵高的作为关键词6).互信息：
(3).词法分析
1).分词
– ①HMM (因马尔科夫)
– ②CRF (条件随机场)2).词性标注3).命名实体识别
(4).句法分析
1).句法结构分析2).依存句法分析
(5).文本向量化
1).tf-idf2).word2vec3).doc2vec4).cw2vec
(6).距离计算
1).欧氏距离2).相似度计算
7.优化算法
(1).正则化
1).L1正则化2).L2正则化
8.深度学习算法
(1).BP
(2).CNN
(3).DNN
(3).RNN
(4).LSTM
