機械学習

分類

パーセプトロン（Perceptron）
ロジスティック回帰（Logistic Regression）
SVM（Support Vector Machine,サポートベクターマシーン）
ニューラルネットワーク（Neural Network）
k-NN法（k近傍法、k-Nearest Neighbor Method）
決定木（Decision Tree）
ランダムフォレスト（Random Forest）
GBDT（Gradient Boosted Decision Tree）

回帰

線形回帰（Linear Regression）、多項式回帰（Polynomial Regression）
Lasso回帰（ラッソ回帰、Lasso Regression）、Ridge回帰（リッジ回帰、Ridge Regression）、Elastic Net（エラスティックネット）
回帰木（Regression Tree）
SVR（Support Vector Regression）

クラスタリング

次元削減

その他

・回帰と分類の違い
・機械学習における回帰と分類について考える
クラス分類とクラスタリングの違い：コンテクストクリエーションによるプラットフォームビジネス：オルタナティブ・ブログ
http://www.kamishima.net/archive/datamining.pdf