謝邀。由于機器學(xué)習(xí)的十個算法內(nèi)容比較多，我的回答篇幅會較長些，我盡量濃縮每個知識點，歡迎各位討論指點。

算法一：邏輯回歸

邏輯回歸模型算法是一種被廣泛使用的分類算法，通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的正負(fù)樣本，學(xué)習(xí)樣本特征到樣本標(biāo)簽之間的假設(shè)函數(shù)，邏輯回歸模型是典型的線性分類器，由于算法復(fù)雜讀低、容易實現(xiàn)等特點，在工業(yè)界得到廣泛的應(yīng)用。如：利用邏輯回歸實現(xiàn)廣告的點擊率預(yù)估。

算法二：支持向量機（SVM）

支持向量機是由Vapnik等人于1995年提出來的，之后隨著統(tǒng)計理論的發(fā)展，支持向量機SVM也逐漸受到了各領(lǐng)域研究者的關(guān)注，在很短的時間就得到了很廣泛的應(yīng)用。從目前實現(xiàn)和工業(yè)應(yīng)用情況看，SVM是被公認(rèn)的比較優(yōu)秀的分類模型。

算法三：集成學(xué)習(xí)

　　集成學(xué)習(xí)就是將很多分類器集成在一起，每個分類器有不同的權(quán)重，將這些分類器的分類結(jié)果合并在一起，作為最終的分類結(jié)果。最初集成方法為貝葉斯決策，現(xiàn)在多采用error-correcting output coding, bagging, and boosting等方法進(jìn)行集成。

算法四：聚類算法

聚類算法是典型的無監(jiān)督學(xué)習(xí)，其訓(xùn)練樣本中只包含樣本的特征，不包含樣本的標(biāo)簽信息，在聚類算法中，利用樣本的特征，將具有相似屬性的樣本劃分到同一個類別中。

算法五：決策樹

決策樹是人類在思考過程中最常用的邏輯結(jié)構(gòu)，映射到機器學(xué)習(xí)問題上，在分類問題中，決策樹算法通過樣本中某一緯屬性的值，將樣本劃分到不同的類別中。是基于樹形結(jié)構(gòu)進(jìn)行決策的一種分類算法。

算法六：樸素貝葉斯分類器

樸素貝葉斯分類是一種十分簡單的分類算法，一個含有貝葉斯思想的例子可以這樣。你在路上看到一個黑人且比較高，你十有八九猜他是從非洲來的。

因為在沒有其他可用信息的前提下，一般來說大部分非洲人符合這種特征，所以你會選擇最大概率是非洲人，這種思想就是貝葉斯思想。

算法七：主成分分析（PCA）

主成分分析(PCA)是最常用的線性降維方法，它的目標(biāo)是通過某種線性投影，將高維的數(shù)據(jù)映射到低維的空間中表示，并期望在所投影的維度上數(shù)據(jù)的方差最大，以此使用較少的數(shù)據(jù)維度，同時保留住較多的原數(shù)據(jù)點的特性。

算法八：最小二乘法

最小二乘法可以說是在我們數(shù)學(xué)課程學(xué)習(xí)過程中肯定會涉及到的一個算法，這個算法的核心思想在于怎么盡量把各個離散的點擬合在一起，通過各個點到擬合線段的最小距離，最后就能得到一個最優(yōu)的擬合函數(shù)。

算法九：SVD矩陣分解

SVD矩陣分解算法是一個比較復(fù)雜壓縮過程，給定一個m 行、n列的矩陣M,那么M矩陣可以分解為M = UΣV。U和V是酉矩陣，Σ為對角陣。PCA實際上就是一個簡化版本的SVD分解，核心思想就是想把挑選特征明顯的、顯得比較重要的信息保留下來。

算法十：獨立成分分析(ICA)

ICA是一門統(tǒng)計技術(shù)，用于發(fā)現(xiàn)存在于隨機變量下的隱性因素。舉個簡單的例子，在一個大廳里，有n個人在隨機聊天。在大廳的不同角落，布置n個麥克風(fēng)記錄大廳的聲音，每秒一個記錄，一共記錄m秒。麥克風(fēng)記錄的混合聲音，多個麥克風(fēng)記錄不同位置的混合聲音。ICA的目標(biāo)，就是從混聲錄音中將每個人的聲音分離出來。

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