计算机知识体系图谱总结

机器学习的算法总结：

感知机
决策树
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：回归分析和统计分析
高斯过程回归
线性判别分析
最近邻居法
径向基函数核
再生模型构造概率密度函数
最大期望算法
概率图模型
贝叶斯网
Markov随机场
近似推断技术
马尔科夫链蒙特卡洛方法
变分法
最有法
生成塔普映射（generative topographic mapping）

深度学习的框架：深度学习里面主要是（特征学习和表征学习）

深度神经网络（DNN）
卷积神经网络（CNN）
深度置信网络（DBN）
循环神经网络（RNN）

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