机器学习是一个杂乱的范畴，它包含了多种算法和技能。为了更好地了解和安排这些概念，创立一个思想导图是一个很好的办法。下面是一个简略的机器学习思想导图示例：

```机器学习├── 监督学习│ ├── 回归│ │ ├── 线性回归│ │ ├── 决议计划树回归│ │ └── 随机森林回归│ ├── 分类│ │ ├── 逻辑回归│ │ ├── 决议计划树分类│ │ └── 支撑向量机│ └── 聚类│ ├── K均值│ ├── 层次聚类│ └── 高斯混合模型├── 无监督学习│ ├── 聚类│ │ ├── K均值│ │ ├── 层次聚类│ │ └── 高斯混合模型│ ├── 降维│ │ ├── 主成分剖析（PCA）│ │ ├── tSNE│ │ └── 自编码器│ └── 反常检测│ ├── Isolation Forest│ ├── OneClass SVM│ └── Autoencoders├── 深度学习│ ├── 前馈神经网络│ │ ├── 多层感知器（MLP）│ │ └── 卷积神经网络（CNN）│ ├── 递归神经网络（RNN）│ │ ├── 循环神经网络（RNN）│ │ └── 长短期回忆网络（LSTM）│ └── 生成对立网络（GAN）│ ├── 生成器│ └── 判别器└── 强化学习 ├── Q学习 ├── Sarsa └── 深度Q网络（DQN）```

这个思想导图将机器学习分为监督学习、无监督学习、深度学习和强化学习四个首要部分。每个部分都包含了一些详细的算法和技能。这个思想导图可以协助你更好地了解和安排机器学习中的各种概念。

机器学习思想导图：全面解析机器学习中心常识

一、机器学习概述

机器学习（Machine Learning，ML）是一门研讨怎么让计算机从数据中学习并做出决议计划或猜测的学科。它首要分为以下几类：

监督学习（Supervised Learning）：经过已符号的练习数据来练习模型，使其可以对不知道数据进行猜测。

无监督学习（Unsupervised Learning）：经过未符号的数据来发现数据中的方式和结构。

半监督学习（Semi-supervised Learning）：结合符号数据和未符号数据来练习模型。

强化学习（Reinforcement Learning）：经过与环境交互来学习最优战略。

二、机器学习算法

线性回归（Linear Regression）：用于猜测接连值。

逻辑回归（Logistic Regression）：用于猜测离散值，如二分类问题。

支撑向量机（Support Vector Machine，SVM）：用于分类和回归问题。

决议计划树（Decision Tree）：用于分类和回归问题，易于了解和解说。

随机森林（Random Forest）：经过集成多个决议计划树来进步猜测功能。

神经网络（Neural Network）：模仿人脑神经元结构，用于杂乱方式识别。

三、特征工程

数据预处理：包含缺失值处理、反常值处理、数据标准化等。

特征提取：经过降维、主成分剖析等办法提取数据中的要害特征。

特征挑选：经过过滤、递归特征消除等办法挑选对模型功能影响较大的特征。

特征转化：经过编码、归一化等办法将特征转化为合适模型输入的方式。

四、模型评价与优化

准确率（Accuracy）：模型猜测正确的样本份额。

召回率（Recall）：模型猜测为正类的样本中实践为正类的份额。

准确率（Precision）：模型猜测为正类的样本中实践为正类的份额。

F1分数（F1 Score）：准确率和召回率的谐和平均数。

模型优化首要包含以下办法：

参数调优：经过调整模型参数来进步模型功能。

正则化：经过增加正则化项来避免模型过拟合。

集成学习：经过集成多个模型来进步猜测功能。

五、机器学习使用

自然语言处理（NLP）：如文本分类、情感剖析、机器翻译等。

计算机视觉：如图画识别、方针检测、图画切割等。

引荐体系：如电影引荐、产品引荐等。

金融风控：如信誉评分、诈骗检测等。

医疗确诊：如疾病猜测、药物研制等。

机器学习作为人工智能的中心技能之一，具有广泛的使用远景。经过本文的机器学习思想导图，读者可以全面了解机器学习的基本概念、算法、使用以及相关技能。期望这份思想导图可以协助您更好地学习和把握机器学习常识。

机器学习 思想导图 算法 特征工程 模型评价 使用场景

未经允许不得转载：全栈博客园 » 机器学习的思想导图,全面解析机器学习中心常识