新的10大数据挖掘、机器学习算法
一、原来的10大算法2006年,IEEE的数据挖掘会议选出了10大算法:[见点击打开链接]C4.5k-MeansSupport Vector Machines(SVM)AprioriExpectation Maximization(EM)PageRankAdaBoostk-Nearest Neighbors(kNN)Naive BayesClassification and Regre
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一、原来的10大算法
2006年,IEEE的数据挖掘会议选出了10大算法:[见点击打开链接]
1、C4.5
2、k-Means
( 简单易学的机器学习算法——K-Means算法 )3、Support Vector Machines(SVM)
4、Apriori
5、Expectation Maximization(EM)
6、PageRank
7、AdaBoost
8、k-Nearest Neighbors(kNN)
9、Naive Bayes
10、Classification and Regression Tree(CART)
二、新的10大算法
- Linear Regression
- Logistic Regression
- k_Means
- SVMs
- Random Forests
- Matrix Factorization/SVD
- Gradient Boost Decision Trees/Machines
- Naive Bayes
- Artificial Neural Networks
- 以下可以任挑一个:Bayesian Networks, Elastic Nets, Any other clustering algo besides k-means, LDA, Conditional Random Fields, HDPs or other Bayesian non-parametric model
参考文献:
What are the top 10 data mining or machine learning algorithms?
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