机器学习算法总结

机器学习算法总结 1. 朴素贝叶斯模型 2. 逻辑回归 3. KNN（K近邻） 4. 感知机 5. SVM 5. 决策树 6. 集成学习 7. kmeans 8. EM 机器学习算法总结 生成模型 or 判别模型： 生成模型学习的是联合分布概率P(x, y)，再去求后验概率P(y|x)，关心的同类样本之间的相似度。 包括逻辑回归，k近邻，感知器，支持向量机，决策树等。 判别模型则不关心样本是如何生

>>阅读原文<<