1 机器学习基础
（1）统计学习方法
（2）机器学习分类
2 算法分类
按功能区分,机器学习分为四大块： classification (分类)， clustering (聚类), regression (回归), dimensionality reduction (降维)。
（1）监督学习
分类问题和回归问题
分类算法
1）回归（Regression）
（1）线性回归
（2）逻辑回归
（3）岭回归&Lasso回归
（4）CART回归
（5）Logistic Regression
（6）Softmax Regression
2）Factorization Machine
3）SVM支持向量机（Support Vector Machines）
4）SGD随机梯度下降算法
5）DTA决策树分类器（Decision Tree Algorithm）
（1）ID3
（2）C4.5
（3）CART
6）集成学习（Ensembling）
（1）bagging
① Random Forests 随机森林
（2）boosting
① Adaboost
② GBDT
③ XGBoost
（3）stacking
- K近邻算法KNN
5）Bayes贝叶斯
（2）无监督学习
聚类算法
1）K均值算法K-Means
2）Mean Shift
3）DBSCAN
4）Label Propagation
（3）强化学习
1）BP神经网络
（4）推荐算法
1）协同过滤算法
2）基于矩阵分解的推荐算法
3）基于图的推荐算法
（5）深度学习
1）AutoEncoder
2）卷积神经网络
马尔科夫
神经网络