【全面讲解】100个超强机器学习模型

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哈喽，我是cos大壮~
联合另外两位大厂算法大佬，发布了《100个超强机器学习算法模型》！
从2025年初开始，将之前的100个强大算法模型，进行了完整的重新重构，扩充到200个算法模型。更加的详细！更加的深入！也更加的全面！
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编写此专栏的原因很多初学者是有这么一个痛点，就是案例，案例的完整性直接影响同学的兴致。
因此，我们整理了 100个最最常见的算法模型，在你的学习路上助推一把！
案例介绍
算法原理
数据集
计算步骤
Python代码示例
代码细节解析
所有的算法模型都是按照这样的节奏进行表述，所以是一套完完整整的案例库。
1. 回归算法线性回归
Ridge回归
Lasso回归
弹性网络回归
多项式回归
支持向量回归
决策树回归
随机森林回归
梯度提升回归
贝叶斯回归
K近邻回归
高斯过程
广义线性模型
多项式核回归
局部加权回归
2. 分类算法逻辑回归
决策树
ID3
C4.5
随机森林
支持向量机
K近邻
朴素贝叶斯
XGBoost
LightGBM
高斯混合模型
多层感知机分类器
3. 集成算法袋装法Bagging
提升法
堆叠
投票法
极端随机森林
梯度提升
随机森林
Adaboost
XGBoost
梯度提升决策树
LightGBM
4. 概率分布正态分布
均匀分布
二项分布
泊松分布
指数分布
几何分布
伽玛分布
卡方分布
t分布
伯努利分布
多项分布
Beta分布
Dirichlet分布
5. 统计检验方法t检验
卡方检验
方差分析
非参数检验
F检验
贝叶斯检验
皮尔逊相关系数检验
正态性检验
方差齐性检验
6. 特征选择方法方差阈值法
单变量特征选择
基于树模型的特征选择
L1 正则化
L2 正则化
嵌入法
主成分分析
相关系数法
信息增益
互信息法
7. 降维技术主成分分析
线性判别分析
独立成分分析
因子分析
局部线性嵌入
Isomap
奇异值分解
t-SNE
UMAP
核PCA
多维尺度分析（MDS）
8. 优化算法梯度下降法
批量梯度下降法
随机梯度下降
动量法
AdaGrad
RMSProp
Adam
牛顿法
共轭梯度法
BFGS
超参数优化
贝叶斯优化
网格搜索
9. 聚类算法K-means
层次聚类
DBSCAN
GMM
均值漂移
谱聚类
Mini-Batch K-means
Birch
模糊C均值
期望最大化算法
10. 强化学习算法Q-learning
SARSA
11. 数据预处理方法数据标准化
数据归一化
类别编码
特征选择
特征缩放
特征构造
降维
数据增强
数据平衡
数据编码
数据拆分
数据转换
12. 时间序列分析方法自回归
移动平均
自回归滑动平均
自回归积分滑动平均
向量自回归
向量自回归滑动平均
Prophet
Holt-Winters
LSTM时间序列
时间序列的XGBoost模型
13. 核方法核函数
线性核
多项式核
高斯核
拉普拉斯核
Sigmoid核
ANOVA核
多核学习
谱核
14. 损失函数均方误差
均方根误差
平均绝对误差
交叉熵损失
二元交叉熵损失
平方合页损失
对数似然损失
Huber 损失
KL 散度
余弦相似性损失
15. 正则化方法正则化
弹性网络正则化
16. 信息论相对熵
互信息
交叉熵
信息增益
17. 机器学习模型评估方法交叉验证
混淆矩阵
准确率
精确率
召回率
F1 分数
ROC 曲线
AUC
均方误差
18. 归一化方法最小-最大缩放
数据标准化
最大绝对值缩放
数据归一化
Z-score 标准化
分位数缩放
二值化
对数变换
平方根变换
Box-Cox 变换
19. 参数估计方法最大似然估计
贝叶斯估计
最小二乘估计
最小化均方误差
EM算法
20. 异常值处理方法分箱法处理
均值填充
中位数填充
剪尾法
标准差法
Z-Score 标准化
IQR（四分位距）法
箱线图分析
聚类法
21. 神经网络感知机（Perceptron）
多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）
人工神经网络（ANN）
卷积神经网络（CNN）
循环神经网络（RNN）
长短期记忆网络（LSTM）
门控循环单元（GRU）
生成对抗网络（GAN）
自编码器（Autoencoder）
注意力机制（Attention Mechanism）
Transformer
残差网络（ResNet）
DenseNet
AlexNet

以上！

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