有监督学习：

线性回归：线性拟合 预测

朴素贝叶斯：分类

逻辑回归：二分类(可做多分类)

决策树：分类和预测

SVM：二分类(可做多分类)

SVR：非线性拟合 预测

HMM(隐马尔可夫模型)：语音识别

CRF(条件随机场)：一般是线性链CRF 自然语言处理中 文本序列标注

KNN：分类 预测

无监督学习：

KMeans：聚类 需指定K

谱聚类：聚类 无需指定K 能保证每个簇中的个体数量低于某个量值

EM(期望最大化算法)：求解有隐变量的似然函数

GMM(高斯混合模型)：聚类

PCA(主成分分析)：降维 舍弃特质小的那些维度

SVD(奇异值分解)：降维 PCA算法很慢 实际都应用SVD降维

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