机器学习算法：多学科交叉与广泛应用
该思维导图概述了机器学习及其相关领域。机器学习是一门多领域交叉学科，基础包括概率论、统计学、线性代数和算法。它广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理等诸多领域，例如医学诊断、金融分析等。机器学习算法主要分为监督学习（包含分类和回归算法，如逻辑回归、SVM、神经网络等）和无监督学习（包含聚类、矩阵分解等），展现了机器学习技术的丰富性和应用广度。
源码
# 机器学习算法
## 多领域的交叉学科
### 概率论
#### 概率分布
#### 贝叶斯定理
### 统计学
#### 描述统计
#### 推断统计
### 线性代数
#### 矩阵运算
#### 特征值与特征向量
### 算法
#### 时间复杂度
#### 空间复杂度
## 应用领域
### 数据挖掘
#### 关联规则
#### 预测建模
### 计算机视觉
#### 目标检测
#### 图像分割
### 自然语言处理
#### 句子分析
#### 情感分析
### 生物特征识别
#### 指纹识别
#### 面部识别
### 搜索引擎
#### 信息检索
#### 排序算法
### 医学诊断
#### 疾病预测
#### 个性化治疗
### 检测信用卡欺诈
#### 异常检测
#### 风险评分
### 证券市场分析
#### 市场趋势预测
#### 组合优化
### DNA序列测序
#### 序列比对
#### 变异检测
### 语音和手写识别
#### 声纹识别
#### 手写体识别
## 机器学习算法
### 监督学习
#### 分类
##### 逻辑回归
##### 最大熵
##### 支持向量机 (SVM)
##### 神经网络
##### K近邻 (KNN)
##### 朴素贝叶斯
#### 回归
##### 线性回归
##### 梯度提升树 (GBRT)
##### 支持向量回归 (SVR)
### 无监督学习
#### 归纳性学习
##### 聚类
###### K均值
###### 层次聚类
##### 矩阵分解
###### 奇异值分解 (SVD)
###### 非负矩阵分解 (NMF)
##### 主题建模
###### 潜在狄利克雷分配 (LDA)
图片
