机器学习方法
构造间隔理论分布：聚类分析和模式识别
–人工神经网络–决策树
–感知器
–支持向量机
–集成学习AdaBoost
–降维与度量学习
–聚类
–贝叶斯分类器
构造条件概率：回归分析和统计分类
–高斯过程回归–线性判别分析
–最近邻居法
–径向基函数核
通过再生模型构造概率密度函数：
–最大期望算法–概率图模型：包括贝叶斯网和Markov随机场
–Generative Topographic Mapping
近似推断技术：
–马尔可夫链–蒙特卡罗方法
–变分法
最优化：大多数以上方法，直接或者间接使用最优化算法。
声明：1. 本站所有资源来源于用户上传和网络，因此不包含技术服务请大家谅解！如有侵权请邮件联系客服！
2. 本站不保证所提供下载的资源的准确性、安全性和完整性，资源仅供下载学习之用！如有链接无法下载、失效或广告，请联系客服处理！
3. 您必须在下载后的24个小时之内，从您的电脑中彻底删除上述内容资源！如用于商业或者非法用途，与本站无关，一切后果请用户自负！
2. 本站不保证所提供下载的资源的准确性、安全性和完整性，资源仅供下载学习之用！如有链接无法下载、失效或广告，请联系客服处理！
3. 您必须在下载后的24个小时之内，从您的电脑中彻底删除上述内容资源！如用于商业或者非法用途，与本站无关，一切后果请用户自负！
