作者：王小雷，专注大数据，人工智能的多面手，对新兴的技术与知识充满了好奇与渴望！
参加完2017CCAI，听完各位专家的演讲后受益匪浅。立志写“人工智能之机器学习”系列，此为开篇，主要梳理了机器学习方法体系，人工智能相关趋势，Python与机器学习，以及结尾的一点感恩。
1.人工智能之机器学习体系汇总
【直接上干货】此处梳理出面向人工智能的机器学习方法体系，主要体现机器学习方法和逻辑关系，理清机器学习脉络，后续文章会针对机器学习系列讲解算法原理和实战。抱着一颗严谨学习之心，有不当之处欢迎斧正。
1. 监督学习 Supervised learning
⑴人工神经网络 Artificial neural network
①自动编码器 Autoencoder
②反向传播 Backpropagation
③玻尔兹曼机 Boltzmann machine
④卷积神经网络 Convolutional neural network
⑤Hopfield网络 Hopfield network
⑥多层感知器 Multilayer perceptron
⑦径向基函数网络（RBFN） Radial basis function network(RBFN)
⑨受限玻尔兹曼机 Restricted Boltzmann machine
⑩回归神经网络（RNN） Recurrent neural network(RNN)
⑪自组织映射（SOM） Self-organizing map(SOM)
⑫尖峰神经网络 Spiking neural network
⑵贝叶斯 Bayesian
①朴素贝叶斯 Naive Bayes
②高斯贝叶斯 Gaussian Naive Bayes
③多项朴素贝叶斯 Multinomial Naive Bayes
④平均一依赖性评估（AODE） Averaged One-Dependence Estimators(AODE)
⑤贝叶斯信念网络（BNN） Bayesian Belief Network(BBN)
⑥贝叶斯网络（BN） Bayesian Network(BN)
⑶决策树 Decision Tree
①分类和回归树（CART） Classification and regression tree (CART)
②迭代Dichotomiser 3（ID3） Iterative Dichotomiser 3(ID3)
③C4.5算法 C4.5 algorithm
④C5.0算法 C5.0 algorithm
⑤卡方自动交互检测（CHAID） Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID)
⑥决策残端 Decision stump
⑦ID3算法 ID3 algorithm
⑧随机森林 Random forest
⑨SLIQ
⑷线性分类 Linear classifier
①Fisher的线性判别 Fisher's linear discriminant
②线性回归 Linear regression
③Logistic回归 Logistic regression
④多项Logistic回归 Multinomial logistic regression
⑤朴素贝叶斯分类器 Naive Bayes classifier
⑥感知 Perceptron
⑦支持向量机 Support vector machine
2. 无监督学习 Unsupervised learning
⑴人工神经网络 Artificial neural network
①对抗生成网络
②前馈神经网络 Feedforward neurral network
③极端学习机 Extreme learning machine
④逻辑学习机 Logic learning machine
⑤自组织映射 Self-organizing map
⑵关联规则学习 Association rule learning
①先验算法 Apriori algorithm
②Eclat算法 Eclat algorithm
③FP-growth算法 FP-growth algorithm
⑶分层聚类 Hierarchical clustering
①单连锁聚类 Single-linkage clustering
②概念聚类 Conceptual clustering
⑷聚类分析 Cluster analysis
①BIRCH
②DBSCAN
③期望最大化（EM） Expectation-maximization(EM)
④模糊聚类 Fuzzy clustering
⑤K-means算法 K-means algorithm
⑥k-均值聚类 K-means clustering
⑦k-位数 K-medians
⑧平均移 Mean-shift
⑨OPTICS算法 OPTICS algorithm
⑸异常检测 Anomaly detection
①k-最近邻算法（K-NN） k-nearest neighbors classification(K-NN)
②局部异常因子 Local outlier factor
3. 半监督学习 Semi-supervised learning
⑴生成模型 Generative models
⑵低密度分离 Low-density separation
⑶基于图形的方法 Graph-based methods
⑷联合训练 Co-training
4. 强化学习 Reinforcement learning
⑴时间差分学习 Temporal difference learning
⑵Q学习 Q-learning
⑶学习自动 Learning Automata
⑷状态-行动-回馈-状态-行动（SARSA） State-Action-Reward-State-Action(SARSA)
5. 深度学习 Deep learning
⑴深度信念网络 Deep belief machines
⑵深度卷积神经网络 Deep Convolutional neural networks
⑶深度递归神经网络 Deep Recurrent neural networks
⑷分层时间记忆 Hierarchical temporal memory
⑸深度玻尔兹曼机（DBM） Deep Boltzmann Machine(DBM)
⑹堆叠自动编码器 Stacked Boltzmann Machine
⑺生成式对抗网络 Generative adversarial networks
6. 迁移学习 Transfer learning
⑴传递式迁移学习 Transitive Transfer Learning
7. 其他
⑴集成学习算法
①Bootstrap aggregating (Bagging)
②AdaBoost
③梯度提升机（GBM） Gradient boosting machine(GBM)
④梯度提升决策树（GBRT） Gradient boosted decision tree(GBRT)
⑵降维
①主成分分析（PCA） Principal component analysis(PCA)
②主成分回归（PCR） Principal component regression(PCR)
③因子分析 Factor analysis
学习应当严谨，有不当场之处欢迎斧正。
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2.人工智能相关趋势分析
2.1.人工智能再次登上历史舞台
人工智能与大数据对比——当今人工智能高于大数据
2.2.Python才是王道
2.3.深度学习趋势大热
2.4.中国更爱深度学习
关于人工智能的一点感想，写在最后
AI systems can’t model everything... AI needs to be robust to “unknown unknowns” [Thomas G.Dietterich ,2017CCAI]
中国自古有之
“知之为知之，不知为不知，是知也”【出自《论语》】
人工智能已然是历史的第三波浪潮，堪称“工业4.0”，有突破性的成就，但也有未解之谜。真正创造一个有认知力的“生命”——还有很大的难度。希望此次浪潮会持续下去，创造出其真正的价值，而非商业泡沫。
大多数的我们发表不了顶级学术论文，开创不了先河。不要紧，沉下心，努力去实践。
人工智能路漫漫，却让我们的生活充满了机遇与遐想。
立志每周【周日】更新一篇“人工智能之机器学习”系列。
感谢CSDN的2017CCAI参会机遇与分享平台。