机器学习归纳总结（待更新）

一、监督学习

主要算法：支持向量机、决策树、朴素贝叶斯分类、线性回归、k-近邻算法等

支持向量机（SVM）

二元分类的线性分类器
场景：文本分类、人像识别、医学判断等

决策树

预测模型，代表对象属性值与对象值直接的映射关系。
场景：决策过程应用

朴素贝叶斯分类

条件下各个类别出现的概率
场景：文本分类、人脸识别、欺诈检测

K-近邻算法

测量不同特征之间的距离进行分类
场景：字符识别、文本分类、图像识别等

二、非监督学习

K-均值聚类、

三、强化学习