主题:【求助】数据处理算法及软件

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Classification1Fisher线性判别分类器
Classification2Logistic  对数几率回归1.IRLS(Newton-Raphson)Iteratively  reweithted LS 迭代加权最小二乘;
    2.Gradient Ascent梯度上升;
    3.Stochastic Gradient Aescent (随机梯度下降,大规模数据,online);
Classification3K-Nearest  Neighbor(KNN)K-最近邻分类器
Classification4Naïve  Bayes朴素贝叶斯分类器
Classification5Soft  Independent Modelling of Class Analogy(SIMCA)簇类独立软模式分类器
Classification6Perceptron  感知机(二元线性分类器)1.Standard(online);
    2.Pocket(online);
    3.Batch;
Classification7Decision  Tree-C4.5决策树Gain  Ration增益率
Classification8Decision  Tree-ID3决策树Information  Entropy信息熵
Classification9Multinomial  Logistic(Softmax)多类别逻辑回归
Classification10NN前馈神经⽹络/  MLP 多层感知机1.Back  Propagation(BP误差逆传播算法);
    2.Stochastic Gradient Descent (随机梯度下降SGD),大规模数据;
    3.Sequence;
    4.Mini-Batch;
    5.Batch;
    6.Nesterov动能法Nesterov’s momentum method(SGD with Monentum);
RC11CART分类与回归树二叉树,连续变量,最小二乘回归树,  平方误差最小,离散变量: Gini Index基尼系数
RC12Partial  Least Squares(PLS)偏最小二乘法(PLSR,PLSA)
RC13Support  Vector Machine(SVM)支持向量机(SVMR,SVMC)
RC14Gaussian  Process高斯过程  (GPR, GPC)
Regression15Multiple  Linear Regression(MLR)多元线性回归
Regression16Principal  Component Regression(PCR)主成分回归
Regression, DR17Ridge  Regression岭回归(L2约束)
Regression, DR18Forward  Stagewise linear regression(FSW)向前逐段回归,类似RR
Regression, DR19Least  Angle Regression(LARS)最小角回归
Regression, DR20LASSO套索(L1约束)Lasso回归主要的解法:
    1.ADMM交替方向乘子法Alternating Direction Method of  Multipliers(拉格朗日方求解L1约束,大规模问题);
    2.最小角回归法( Least Angle Regression)LARS;
    3.坐标下降法(Coordinate Descent)  ;
    4.近点梯度法Proximal Gradient;
    5.Nesterov动能法Nesterov’s momentum method;
    6.优化-最小化算法Minorization-Maximization;
Regression, DR21Elastic  Net弹性网(L1+L2约束)Coordinate  Descent坐标下降法
Regression, DR22Kernel  Ridge Regression核岭回归
Cluster23K-MeansK均值聚类
Cluster24FCMeans模糊C均值聚类
Cluster25GA-FCM基于遗传算法的模糊C均值聚类
Cluster26GA-K-Means基于遗传算法的K均值聚类
Cluster27PSO-K-Means基于粒子群算法的K均值聚类
Cluster28ACO-K-Means基于蚁群算法的K均值聚类
Cluster29TS-K-Means基于禁忌搜索算法的K均值聚类
Cluster30IA-K-Means基于免疫算法的K均值聚类
Cluster31Density-Based  Spatial Clustering of Application with Noise(DBSCAN)密度聚类
Cluster32Jarvis-Patrick聚类1.  Breadth First Search广度优先遍历;
    2. Depth First Search深度优先遍历;
Cluster33Agglomerative  NEStingAGNES  层次聚类
Cluster34Gaussian  Mixture Model(GMM) (EC)混合高斯模型聚类
Cluster35Spectral  Clustering谱聚类LE+KMeans
Cluster36Self  Organizing Maps(SOM)自组织映射神经网络,一种基于神经网络的聚类算法
Cluster37LVQ  Cluster学习向量量化监督聚类
DR38Principal  Component Analysis(PCA)主成分分析
    1. SVD;2. NIPALS非线性迭代偏最小二乘算法Nonlinear iterative partial least squares  algorithm;
DR39Kernel  PCA核主成分分析
DR40Feature  Embedding特征嵌入p>>N
DR41Independent  Component Analysis(ICA)独立分量分析
DR42Nonnegative  Matrix Factorization(NMF) 非负矩阵分解1.Gradient  Descent梯度下降;
    2.ANLS,非负交替最小二乘法Alternating least square method;
    3.NeNMF: An Optimal Gradient Method for Nonnegative Matrix  Factorization;
    4.CNMF;
    5.Multiplicative Update;
DR43Factor  Analysis因子分析
DR44Multidimensional  Scaling(MDS)多维尺度分析
DR45Isometrix  Mapping(Isomap)等度量映射/等距特征映射
    Shortest Path Algorithm最短路径
DR46Locally  Linear Embedding(LLE)局部线性嵌入
DR47Locality  Preserving Projection(LPP)局部保留投影法
DR48Laplacian  Eigenmap(LE)拉普拉斯特征映射,相似性:1.KNN;2.Gaussian;3.LocalScaling;4.KNNGaussian;5.KNNLocalScalling
DR49SVD特征值分解
MCA50Multivariate  Curve Resolution-Alternating Least Squares(MCR-ALS)多元曲线分辨-交替最小二乘法(NNLS)
MCA51Generalized  Rank Annihilation Method(GRAM)广义秩消因子法
MCA52Direct  Trilinear Decomposition(DTLD)直接三线性分解
MCA53CANDECOMP/PARAFAC典范/平行因子分析
MCA54Alternating  Trilinear Decomposition(ATLD)交替三线性分解
MCA55SWATLD自加权交替三线性分解
MCA56APTLD交替惩罚三线性分解·
MCA57Window  Factor Analysis(WFA)窗口因子分解
MCA58Heuristic  Evolving Latent Projection(HELP)启发渐进式特征投影
OPT59Genetic  Algorithm(GA)遗传算法
OPT60Particle  Swarm Optimization(PSO)粒子群优化算法
OPT61Differential  Evolution Algorithm(DEA)差分进化算法
OPT62Ant  Colony Optimization(ACO)蚁群算法
OPT63Immune  Algorithm(IA)免疫算法
OPT64Simulate  Anneal(SA)模拟退火算法
OPT65Tabu  Search or Taboo Search(TS)禁忌搜索算法
Others66Kalman卡尔曼滤波,Mixture,估计-修正-估计-修正
Others67Curve  Fitting 曲线拟合1.Mixture  Gaussian混合高斯;2.Polynomial多项式
Others68EA-Max/Min智能优化算法-最值问题
Others69EA-TSP智能优化算法-旅行商问题
Others70EA-Knapsack智能优化算法-背包问题
Others71Robust  Principal Component Analysis(RPCA)稳健主成分分析
Base72Statics统计量
Base73Baseline  Correction基线矫正(背景扣除)
    1.ArPLS;
    2.AirPLS;
Base74Distance  and Similarity 距离与相似性1.  Cosine余弦距离;
    2.  Minkowski 闵可夫斯基距离 Lp;
    3.  Euclidean欧氏距离L2;
    4.  Manhattan曼哈顿距离L1;
    5.  Chebyshev切比雪夫距离L;
    6.  Mahalanobis马氏距离;
    7.  Jaccard  Coefficient杰卡德系数/Tanimoto;
    8.  Soergel塞格尔;
    9.  Bray Curtis/Czekanowski/Srenson  Coefficient;
    10.  Hamming汉明距离;
    11.  Correlation 皮尔逊相关系数;
    12.  SNN相似度(Shared Nearest  Neighbour);
    13.  Levenshtein 距离;
    14.  Damerau Levenshtein距离;
Base75Smooth  平滑Moving  Average,Median,Parzen,Exponential,
    Guassian,SavitzkyGolay,FFT,Wavelet
Base76Peak峰值
Base77Normalize  归一化/标准化1.  Mean;2.Area;3.UnitVector; 4. Max;5. Range;6. Peak;7. MaxMin;8.ZSocre;
Base78Histogram  直方图非参数估计
Base79FFT/iFFT快速傅里叶变换
Base80Wavelet  小波变换1.DWT;
    2.CWT;
    3.iDWT;
Base81Compress(Wavelet)  压缩
Base82Decompose(Wavelet)  分解1.WithSampling:standard  wavelet with sampling,
    2.WithoutSampling:Low part is separated as even and odd two parts in this  algorithm,
Base83Expectation  Maximization(EM)最大期望算法
Base84Convolution/Deconvolution卷积/去卷积
Base85AutoCorrelation/CrossCorrelation自相关/胡相关
Base86MSC多元散射校正
Base87Outlier离群值检测
Base88Feature  Selection特征选择
CS89Orthogonal  Matching Pursuit(OMP)正交匹配追踪
CS90Compressive  sampling MP(CoSaMP)压缩采样匹配追踪
CS91Stagewise  Matching Pursuit(StOMP)分段匹配追踪
CS92Weak  Matching Pursuit(WMP)弱匹配追踪
CS93Subspace  Pursuit(SP)子空间追踪
CS94Iterative  Hard Threshold(IHT)迭代硬阈值算法
CS95Linearized  Bregman线性Bregman
Ensemble96Random Forest随机森林
Ensemble97Boosting
Ensemble98Bagging
BIO99Sequence  Alignment基因序列比对
    GlobalNeedlemanWunsch
    LocalSmithWaterman
RC100NNT_MLP反馈神经网络(BP,LM,CG)
Regression101NNT_RBFKMeans-LS  径向基网络Radial Basis Networks
Classification102NNT_HammingCompete  NN, input 0/1
Classification103NNT_LVQCompete  NN, cluster/classification,
    学习向量量化Learning Vector Quantization
Cluster104NNT_KohonenCompete  NN, SOM, cluster
107NNT_CNN卷积网络
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原文由 近红外光谱(Insm_ddf95923) 发表:
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