1.决策树
将数据以树形进行分类
2.随机森林
多个随机的决策树
3.逻辑回归
取出最大概率对应的类别
4.Adaboost
迭代分类
5.朴素贝叶斯
根据特征进行分类
6.K近邻
根据K个最近似数据的最大概率进行分类
7.K均值
两个对象距离越近，相似度越大
8.支持向量机
用核函数建立超平面找出最优数据分类
9.神经网络
模拟人脑处理信息
10.马尔科夫
预测未来概率的随机过程
创造生活之美