其它
线性回归（linear regression）
对数几率函数（logistic function）
均方误差（Mean Square Error, MSE）
均方误差 也称 平方损失（square loss）均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）
最小二乘法（Least Square Method, LSM）
反向传播（Back Propagation, BP）
相对误差（Relative Error）
平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）
平均绝对百分误差（Mean Absolute Percentage Error, MAPE）
识别准确度（Accuracy）
识别精确率（Precision）
反馈率（Recall）
ROC 曲线（受试者工作特性，Receiver Operating Characteristic, ROC）
混淆矩阵（Confusion Matrix）
人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs, ANN）
感知机（Perceptron）
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）
极大似然法（maximum likelihood method）
梯度下降法（gradient descent method）
牛顿法（Newton method）
线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）
探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）
自然语言处理（Neural Language Process, NLP）
递归神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）
协方差（Covariant, Cov）
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）
支持向量回归（Support Vector Regression, SVR） SVM 重要应用分支
标准差（Standard Deviation, Std, Std Dev）
多层感知机（Multi-layer Perceptron, MLP）
正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名 高斯分布（Gaussian distribution）
降维算法：
- 奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)
- 主成分分析(PCA)
- 因子分析(FA)
- 独立成分分析(ICA)
参考
感谢帮助！
- 《机器学习》- 周志华