数据科学
2016-09-26 21:53:23 83 举报AI智能生成
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数据科学知识脑图 ,来源网络，有所修改.
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大纲/内容
数据科学
数学理论
最优化方法
概率论与数理统计
数值分析
运筹学
矩阵论
数学分析
时间序列分析
实变函数与泛函分析
小波分析
图论
拓扑学
李代数
算法
基本方法
交叉验证
降维
ＰＣＡ主成分分析
LDA线性判别分析
ICA-独立成分分析（Independent Component Analysis）
SVD-奇异值分解（Singular Value Decomposition）
KNN近邻
K-means
优化
无约束优化
单纯形法
梯度下降法
批量梯度下降法
SGD随机梯度下降法
小批量梯度下降法
牛顿迭代法
有约束优化
罚函数法（Penalty Function Methods）
乘子法（Multiplier Methods）
启发式算法（Heuristic Algorithm）
模拟退火算法SA（Simulated Annealing）
遗传算法GA（genetic algorithm）
最小二乘法
正则化方法
最大熵模型
距离度量
欧氏距离（Euclidean Distance）
曼哈顿距离（Manhattan Distance）
切比雪夫距离（Chebyshev Distance）
闵可夫斯基距离（Minkowski Distance）
马氏距离（Mahalanobis Distance）
余弦（Cos）
汉明距离（Hamming Distance）
杰卡德距离（Jaccard Distance）
相关性系数（Correlation Coefficient Distance）
信息熵（Information Entropy）
KL散度
相对熵（Relative Entropy）
算法模型
关联分析
Apriori
FP-Tree
粒关联算法
DT-决策树（Decision Tree）
ID3
C4.5
C5.0
CART分类与回归树
RF-随机森林
EM最大期望
GMM
贝叶斯
NB-朴素贝叶斯（NaiveBayes）
BN-贝叶斯网络（Bayesian Network）
ＨＭＭ隐马尔科夫模型
CRF-条件随机场（ConditionalRandom Field）
LDA-线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）
GLM-广义线性模型（GeneralizedLinear Model）
RR-岭回归（Ridge Regression）
回归
LR-线性回归（Linear Regression）
LR-逻辑回归（logistic regression）
SR-多分类逻辑回归（Softmax Regression）
SVM支持向量机
Adaboosting
神经网络
ANN人工神经网络
CNN卷积神经网络
深度学习
RNN
聚类
层次聚类
谱聚类
GMM-EM
PageRank
其他算法
ACO-蚁群算法
遗传算法
模拟退火算法
蒙特卡洛算法
层次分析法
灰色预测
工具
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Java
C/C++
Scala
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Map Reduce
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