有十大經(jīng)典算法： 我是看譚磊的那本書學的。。。下面是網(wǎng)站給出的答案：1. C4.5C4.5算法是機器學習算法中的一種分類決策樹算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法繼承了ID3算法的優(yōu)點，并在以下幾方面對ID3算法進行了改進：1) 用信息增益率來選擇屬性，克服了用信息增益選擇屬性時偏向選擇取值多的屬性的不足； 2) 在樹構(gòu)造過程中進行剪枝； 3) 能夠完成對連續(xù)屬性的離散化處理； 4) 能夠?qū)Σ煌暾麛?shù)據(jù)進行處理。C4.5算法有如下優(yōu)點：產(chǎn)生的分類規(guī)則易于理解，準確率較高。其缺點是：在構(gòu)造樹的過程中，需要對數(shù)據(jù)集進行多次的順序掃描和排序，因而導致算法的低效。 2. The k-means algorithm 即K-Means算法k-means algorithm算法是一個聚類算法，把n的對象根據(jù)他們的屬性分為k個分割，k < n。它與處理混合正態(tài)分布的最大期望算法很相似，因為他們都試圖找到數(shù)據(jù)中自然聚類的中心。它假設(shè)對象屬性來自于空間向量，并且目標是使各個群組內(nèi)部的均 方誤差總和最小。 3. Support vector machines支持向量機，英文為Support Vector Machine，簡稱SV機（論文中一般簡稱SVM）。它是一種監(jiān)督式學習的方法，它廣泛的應(yīng)用于統(tǒng)計分類以及回歸分析中。支持向量機將向量映射到一個更 高維的空間里，在這個空間里建立有一個最大間隔超平面。在分開數(shù)據(jù)的超平面的兩邊建有兩個互相平行的超平面。分隔超平面使兩個平行超平面的距離最大化。假 定平行超平面間的距離或差距越大，分類器的總誤差越小。一個極好的指南是C.J.C Burges的《模式識別支持向量機指南》。van der Walt 和 Barnard 將支持向量機和其他分類器進行了比較。 4. The Apriori algorithmApriori算法是一種最有影響的挖掘布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則頻繁項集的算法。其核心是基于兩階段頻集思想的遞推算法。該關(guān)聯(lián)規(guī)則在分類上屬于單維、單層、布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則。在這里，所有支持度大于最小支持度的項集稱為頻繁項集，簡稱頻集。 5. 最大期望(EM)算法在統(tǒng)計計算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中尋找參數(shù)最大似然 估計的算法，其中概率模型依賴于無法觀測的隱藏變量（Latent Variabl）。最大期望經(jīng)常用在機器學習和計算機視覺的數(shù)據(jù)集聚（Data Clustering）領(lǐng)域。 6. PageRankPageRank是Google算法的重要內(nèi)容。2001年9月被授予美國專利，專利人是Google創(chuàng)始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指網(wǎng)頁，而是指佩奇，即這個等級方法是以佩奇來命名的。PageRank根據(jù)網(wǎng)站的外部鏈接和內(nèi)部鏈接的數(shù)量和質(zhì)量倆衡量網(wǎng)站的價值。PageRank背后的概念是，每個到頁面的鏈接都是對該頁面的一次投票， 被鏈接的越多，就意味著被其他網(wǎng)站投票越多。這個就是所謂的“鏈接流行度”——衡量多少人愿意將他們的網(wǎng)站和你的網(wǎng)站掛鉤。PageRank這個概念引自 學術(shù)中一篇論文的被引述的頻度——即被別人引述的次數(shù)越多，一般判斷這篇論文的權(quán)威性就越高。 7. AdaBoostAdaboost是一種迭代算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器(弱分類器)，然后把這些弱分類器集合起來，構(gòu)成一個更強的最終分類器 (強分類器)。其算法本身是通過改變數(shù)據(jù)分布來實現(xiàn)的，它根據(jù)每次訓練集之中每個樣本的分類是否正確，以及上次的總體分類的準確率，來確定每個樣本的權(quán) 值。將修改過權(quán)值的新數(shù)據(jù)集送給下層分類器進行訓練，最后將每次訓練得到的分類器最后融合起來，作為最后的決策分類器。 8. kNN: k-nearest neighbor classificationK最近鄰(k-Nearest Neighbor，KNN)分類算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習算法之一。該方法的思路是：如果一個樣本在特征空間中的k個最相似(即特征空間中最鄰近)的樣本中的大多數(shù)屬于某一個類別，則該樣本也屬于這個類別。 9. Naive Bayes在眾多的分類模型中，應(yīng)用最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。 樸素貝葉斯模型發(fā)源于古典數(shù)學理論，有著堅實的數(shù)學基礎(chǔ)，以 及穩(wěn)定的分類效率。同時，NBC模型所需估計的參數(shù)很少，對缺失數(shù)據(jù)不太敏感，算法也比較簡單。理論上，NBC模型與其他分類方法相比具有最小的誤差率。 但是實際上并非總是如此，這是因為NBC模型假設(shè)屬性之間相互獨立，這個假設(shè)在實際應(yīng)用中往往是不成立的，這給NBC模型的正確分類帶來了一定影響。在屬 性個數(shù)比較多或者屬性之間相關(guān)性較大時，NBC模型的分類效率比不上決策樹模型。而在屬性相關(guān)性較小時，NBC模型的性能最為良好。 10. CART: 分類與回歸樹CART, Classification and Regression Trees。 在分類樹下面有兩個關(guān)鍵的思想。第一個是關(guān)于遞歸地劃分自變量空間的想法；第二個想法是用驗證數(shù)據(jù)進行剪枝。