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  • 机器学习及人工智能基础

    基础算法
        1 分治法
        2 动态规划法
        3 回溯法
        4 分支限界法
        5 贪心法

    排序算法
        1 快速排序
        2 归并排序
        3 堆排序
        4 基数排序
        5 希尔排序
        6 插入排序
        7 冒泡排序
        8 选择排序

    查找算法
        1 数值查找算法
            1.1 二分查找算法
            1.2 分块查找算法
            1.3 哈希查找算法
        2 字符串查找算法
            2.1 KMP算法
            2.2 BM算法
            2.3 Sunday算法
        3 海量数据查找算法
            3.1 布隆过滤器
            3.2 倒排索引查找

    压缩编码
        1 哈夫曼编码
        2 香农-范诺编码

    距离计算
        1 欧氏距离
        2 马氏距离
        3 曼哈顿距离
        4 切比雪夫距离
        5 闵式距离
        6 海明距离

    路径分析算法
        1 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法
        2 Floyd算法
        3 A*算法
        4 维特比算法
        5 最长公共子序列

    相似度分析算法
        1 Jacard相似系数
        2 MinHash相似性算法
        3 向量空间模型
        4 余弦相似性算法
        5 语义主题模型
        6 基于SimHash算法的指纹码

    数据分类算法
        1 基于朴素贝叶斯分类器
        2 基于AdaBoost分类器
        3 基于支持向量机的分类器
        4 基于K近邻(KNN)算法的分类器

    数据聚类算法
        1 基于系统聚类法
        2 基于K均值(K-Means)聚类算法
        3 基于密度的DBSCAN算法
        4 基于BIRCH算法

    数据预测算法
        1 基于最大似然估计
        2 基于线性回归
        3 基于最大期望算法
        4 基于隐马尔可夫模型
        5 基于条件随机场的序列

    数据决策分析算法
        1 基于ID3算法
        2 基于C4.5算法
        3 基于分类回归树
        4 基于随机森林

    数据关联规则分析算法
        1 基于Apriori算法
        2 基于FP-Growth算法
        3 基于Eclat算法

    数据推荐算法
        1 基于Item-Based协同过滤推荐
        2 基于User-Based协同过滤推荐
        3 基于潜在因子算法的推荐

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/aurain/p/9498445.html
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