LDA：LDA最大化类间距离，最小化类内距离，使得投影后的不同类别的样本分的更开，属于监督学习。
PCA：PCA最小重构误差，使得投影后的值和原来的值尽量接近，属于非监督学习。
SVM：最大间隔的优化模型
CART算法
ID3算法
GINI算法
C4.5算法
Novikoff定理：
模糊C均值算法：
J ( U , V ) = ∑ i = 1 n ∑ j = 1 k u i j m d i j 2 ∑ j = 1 k u i j = 1 , u i j ∈ [ 0 , 1 ] J(U,V) = \sum_{i=1} ^{n}\sum_{j=1} ^{k} u_{ij} ^ m d {ij} ^2\\ \sum{j=1}^{k}u_{ij} = 1,u_{ij} \in [0,1] J(U,V)=i=1∑nj=1∑kuijmdij2j=1∑kuij=1,uij∈[0,1]
高等代数：分为线性代数和多项式代数
考研科目分类：哲学，法学，经济学，教育学，文学，历史学，理学，工学，农学，医学，军事学，管理学，艺术学。