C4.5
これは、分類と回帰の両方の問題を解決できる決定木アルゴリズムに属し、監視ありアルゴリズムに属します。
現在、このアルゴリズムは基本的に使用されていません。
K平均
クラスタリングアルゴリズムに属し、監視なしアルゴリズムに属する
SVM（*）
サポートベクターマシン。
それはかつて分類のための最良のアルゴリズムであると考えられていました。
特定の分類アルゴリズムが適切であるかどうかについては、通常、このSVMアルゴリズムと比較されます
。SVMは統計アルゴリズムであり、その背後には非常に深くて非常に厳密な導出プロセスがあります。
したがって、このアルゴリズムはうまく機能するだけでなく、それを説明するための理論の完全なセットも備えているため、誰もが非常によく認識しています。
長年にわたり、SVMはディープラーニングによって影を落としてきました。
アプリオリ
データベースを複数回スキャンするため、関連分析アルゴリズムは削除されました。
その後、Aprioriを置き換えることができるFP-Growthがあり、FP-Growthはデータベースを2回スキャンするだけで済みます。
FP-Growthは不要になりました。他にも推奨アルゴリズムがあります
EM
EMアルゴリズムは抽象的なアルゴリズムであり、特定のタイプの問題を解決しません。
EMは実際には一般的なアルゴリズムフレームワークであり、EMアルゴリズムは他の多くのアルゴリズムで使用できます。
K-Meansアルゴリズムも本質的にEMアルゴリズムです。
PageRank
Googleの一連のアルゴリズムは特に有名です。
AdaBoost（*）
AdaBoostは基本的に決定木ですが、決定木が改善されています。
AdaBoostは教師あり学習に属しています。
ほとんどの顔認識は、AdaBoostアルゴリズムに基づいています。
Sdaと比較して、AdaBoostはうまく機能しますが、理論的な説明は不明確です
KNN
教師あり学習に属する短い答えの分類アルゴリズム
ナイーブベイズ（*）
Naive Bayesアルゴリズム、スパムの識別に使用されるアルゴリズム。
カート
これは、分類と回帰の両方の問題を解決できる決定木アルゴリズムに属し、監視ありアルゴリズムに属します。
現在、このアルゴリズムは基本的に使用されていません。
FP成長
中国系アメリカ人が発明したアプリオリアルゴリズムのアップグレードバージョン。
ロジスティック回帰
BaiduとGoogleはこのアルゴリズムを使用して検索結果をランク付けしています
RF、GBDT
AdaBoostと同様に、これら2つのアルゴリズムは、決定木アルゴリズムの改良版です。
推奨アルゴリズム（*）
主要なeコマースWebサイトの推奨機能
LDA
自然言語処理を行うテキスト分析アルゴリズムには一定の困難があります
Word2Vector
テキストマイニングは基本的にこのWord2Vectorを使用します
ディープラーニング（*）
画像認識用
