一、C4.5 算法：
ID3 算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益度为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。ID3 算法计算每个属性的信息增益，并选取具有最高增益的属性作为给定的测试属性。
C4.5 算法核心思想是ID3 算法，是ID3 算法的改进，改进方面有：
1）用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；
2）在树构造过程中进行剪枝
3）能处理非离散的数据
4）能处理不完整的数据
优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。
缺点：
1)在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。
2)C4.5 只适合于能够驻留于内存的数据集，当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。
二、K means 算法：
是一个简单的聚类算法，把 n 的对象根据他们的属性分为k 个分割，k < n。算法的核心就是要优化失真函数J,使其收敛到局部最小值但不是全局最小值。
，其中N 为样本数，K 是簇数，rnk b 表示n 属于第k 个簇，uk 是第k 个中心点的值。
然后求出最优的uk
优点：算法速度很快。
缺点是，分组的数目k 是一个输入参数，不合适的k 可能返回较差的结果。
三、朴素贝叶斯算法：
朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。算法的基础是概率问题，分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。朴素贝叶斯假设是约束性很强的假设，假设特征条件独立，但朴素贝叶斯算法简单，快速，具有较小的出错率。
在朴素贝叶斯的应用中，主要研究了电子邮件过滤以及文本分类研究。
四、K 最近邻分类算法（KNN）
分类思想比较简单，从训练样本中找出K 个与其最相近的样本，然后看这k 个样本中哪个类别的样本多，则待判定的值（或说抽样）就属于这个类别。
缺点：
1）K 值需要预先设定，而不能自适应
2）当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的K 个邻居中大容量类的样本占多数。
该算法适用于对样本容量比较大的类域进行自动分类。
五、EM 最大期望算法
EM 算法是基于模型的聚类方法，是在概率模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。E 步估计隐含变量，M 步估计其他参数，交替将极值推向最大。
EM 算法比K-means 算法计算复杂，收敛也较慢，不适于大规模数据集和高维数据，但比K-means 算法计算结果稳定、准确。EM 经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。
六、PageRank 算法
是google 的页面排序算法，是基于从许多优质的网页链接过来的网页，必定还是优质网页的回归关系，来判定所有网页的重要性。（也就是说，一个人有着越多牛X 朋友的人，他是牛X 的概率就越大。）
优点：
完全独立于查询，只依赖于网页链接结构，可以离线计算。
缺点：
1）PageRank 算法忽略了网页搜索的时效性。
2）旧网页排序很高，存在时间长，积累了大量的in-links，拥有最新资讯的新网页排名却很低，因为它们几乎没有in-links。
七、AdaBoost
Adaboost 是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。
整个过程如下所示：
1. 先通过对N 个训练样本的学习得到第一个弱分类器；
2. 将分错的样本和其他的新数据一起构成一个新的N 个的训练样本，通过对这个样本的学习得到第二个弱分类器；
3. 将和都分错了的样本加上其他的新样本构成另一个新的N个的训练样本，通过对这个样本的学习得到第三个弱分类器；
4. 如此反复，最终得到经过提升的强分类器。
目前AdaBoost 算法广泛的应用于人脸检测、目标识别等领域。
八、Apriori 算法
Apriori 算法是一种挖掘关联规则的算法，用于挖掘其内含的、未知的却又实际存在的数据关系，其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。
Apriori 算法分为两个阶段：
1）寻找频繁项集
2）由频繁项集找关联规则
算法缺点：
1） 在每一步产生侯选项目集时循环产生的组合过多，没有排除不应该参与组合的元素；
2） 每次计算项集的支持度时，都对数据库中的全部记录进行了一遍扫描比较，需要很大的I/O 负载。
九、SVM 支持向量机
支持向量机是一种基于分类边界的方法。其基本原理是（以二维数据为例）：如果训练数据分布在二维平面上的点，它们按照其分类聚集在不同的区域。基于分类边界的分类算法的目标是，通过训练，找到这些分类之间的边界（直线的――称为线性划分，曲线的――称为非线性划分）。对于多维数据（如N 维），可以将它们视为N 维空间中的点，而分类边界就是N 维空间中的面，称为超面（超面比N维空间少一维）。
线性分类器使用超平面类型的边界，非线性分类器使用超曲面。
支持向量机的原理是将低维空间的点映射到高维空间，使它们成为线性可分，再使用线性划分的原理来判断分类边界。在高维空间中是一种线性划分，而在原有的数据空间中，是一种非线性划分。
SVM 在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。
十、CART 分类与回归树
是一种决策树分类方法，采用基于最小距离的基尼指数估计函数，用来决定由该子数据集生成的决策树的拓展形。如果目标变量是标称的，称为分类树；
如果目标变量是连续的，称为回归树。分类树是使用树结构算法将数据分成离散类的方法。
优点：
1）非常灵活，可以允许有部分错分成本，还可指定先验概率分布，可使用自动的成本复杂性剪枝来得到归纳性更强的树。
2）在面对诸如存在缺失值、变量数多等问题时CART 显得非常稳健
来源：百度文库
