【机器学习】算法面试知识点整理（持续更新中~）

1、监督学习（SupervisedLearning）：有类别标签的学习，基于训练样本的输入、输出训练得到最优模型，再使用该模型预测新输入的输出；

代表算法：决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、KNN、SVM、神经网络、随机森林、AdaBoost、遗传算法；

2、半监督学习（Semi-supervisedLearning）：同时使用大量的未标记数据和标记数据，进行模式识别工作；

代表算法：self-training(自训练算法)、generative models生成模型、SVMs半监督支持向量机、graph-basedmethods图论方法、 multiviewlearing多视角算法等；

3、无监督学习（UnsupervisedLearning）：无类别标签的学习，只给定样本的输入，自动从中寻找潜在的类别规则；

代表算法：主成分分析方法PCA等，等距映射方法、局部线性嵌入方法、拉普拉斯特征映射方法、黑塞局部线性嵌入方法、局部切空间排列方法等；

4、HOG特征：全称Histogram of Oriented Gradient（方向梯度直方图），由图像的局部区域梯度方向直方图构成特征；

5、LBP特征：全称Local Binary Pattern（局部二值模式），通过比较中心与邻域像素灰度值构成图像局部纹理特征；

6、Haar特征：描述图像的灰度变化，由各模块的像素差值构成特征；

7、核函数（Kernels）：从低维空间到高维空间的映射，把低维空间中线性不可分的两类点变成线性可分的；

8、SVM：全称Support Vector Machine（支持向量机），在特征空间上找到最佳的超平面使训练集正负样本的间隔最大；是解决二分类问题的有监督学习算法，引入核方法后也可用来解决非线性问题；

9、Adaboost：全称Adaptive Boosting（自适应增强），对同一个训练集训练不同的弱分类器，把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的强分类器；

10、决策树算法（Decision Tree）：处理训练数据，构建决策树模型，再对新数据进行分类；

11、随机森林算法（Random Forest）：使用基本单元（决策树），通过集成学习将多棵树集成；

12、朴素贝叶斯（Naive Bayes）：根据事件的先验知识描述事件的概率，对联合概率建模来获得目标概率值；

13、神经网络（Neural Networks）：模仿动物神经网络行为特征，将许多个单一“神经元”联结在一起，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，进行分布式并行信息处理。

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