數據挖掘系列文章目錄

準備系統性地整理一下數據挖掘&機器學習常見方法，溫故而知新，less is more。

先列一下初步目錄：（每一個冒號後面是主要的focus）

1 關聯規則挖掘：Apriori 算法& FP-tree

2 貝葉斯方法：樸素貝葉斯&貝葉斯網絡

3 組合提高：Boosting&Adaboost，隨機森林

4 決策樹系列：ID3，C4.5 &MART(又叫GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) )

5 主題模型：LDA&PLSA

6 聚類算法，包括混合高斯模型

7 迴歸分析，包括logistic，regularlization

8 EM

9 SVM

10 異常檢測

11 KNN&推薦系統

12 隨機模擬及抽樣：MCMC

13 Deep learning 一些專題，包括特徵提取，降維及神經網絡

14 時間序列

15 海量數據處理方法

16 待補充

進度安排：

一週一至二篇，加油！