机器学习涉及到的算法

continuous:连续

categorical:离散

unsupervised:无监督 告诉机器特征，让机器去总结 聚类

supervised: 有监督 告诉机器特征与结果，让机器学习了，然后预测

Clustering 聚集

Dimensionality Reduction 降维 维数约简

SVD矩阵奇异值分解

PCA 主成分分析

K-means 聚类算法

Regression 回归

Linear Regression 线性回归

Polynomial Regression 多项式回归

Decision Trees 决策树

Randeom Forests 随机森林是一个包含多个决策树的分类器

Association Analysis关联分析

Apriori Apriori算法是一种用于关联规则挖掘（Association rule mining）的代表性算法

FP-GrowthFP-Growth算法是韩家炜等人在2000年提出的关联分析算法

Hidden Markov Model 隐马尔可夫模型(HMM)是一个输出符号序列统计模型

classification 类别

KNN 邻近算法

Logistic Regression 逻辑回归

Naive-Bayes朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法

SVM :支持向量机算法

连续和离散说的都是训练结果

回归：就像房价，根据各种数据（楼龄、地域、楼层、面积等等）回归预测结果