人工智能——AI（artificial intelligence）机器学习——ML（Machine Learning）深度学习——DL（Deep Learning）监督学习——Supervised Learning无监督学习——Unsupervised Learning半监督学习——Semi-supervised Learning强化学习——Reinforcement Learning集成学习——Ensemble Learning知识图谱——Konwledge Representation推荐系统——Recommender Systems二分类——Binary Classification多分类——Multiclass Classification回归——Regression线性SVM——linear Svms逻辑回归——logistic regression决策树——decision trees随机森林——random forests梯度提升树（GBDT）——gradient- boosted trees朴素贝叶斯——naive Bayes线性最小二乘回归——linear least squares套索回归——Lasso岭回归——ridge regression保序回归——isotonic regression大数据生态圈（计算机集群）——hadoop分布式存储——HDFS计算引擎——MapReduce（基于磁盘读写）火花库——spark（基于内存计算）K均值聚类——K-Means高斯混合模型GMM—— Gaussian mixtureLDA——Latent Dirichlet allocation决策树的核心算法——C4.5分类与回归树——CARTK邻近分类算法——KNN贝叶斯模型——NaiveBayes支持向量机——SVM最大期望算法——EM关联规则挖掘算法——Apriorifp-growthGoogle搜索重要算法之一——PageRank迭代算法——AdaBoost数据收集方式——Flume & Kafka存储设施——mysql、HDFS、HBase、Kafka、Redis等
