すぐに学ぶ：https://edu.csdn.net/course/play/26302/327513?utm_source=blogtoedu
1.一般的に使用される教師付き学習機械学習アルゴリズム：
K-最近傍アルゴリズム、線形回帰、ロジスティック回帰、サポートベクターマシンSVM、決定木とランダムフォレスト、ニューラルネットワーク（困難に単純なものから）
2.教師なし学習一般的に使用される機械学習アルゴリズム：
クラスタリングアルゴリズム：K-平均アルゴリズムK-手段とHCA階層的クラスタリングアルゴリズム; EMアルゴリズム
可視化及び次元低減：PCA主成分分析; T-仮埋め込みT-SNE近くにランダムに分布し、局所的にLLE埋め込み線形
アソシエーションルール学習：アプリオリ;エクラ
3.まとめ
1）分類が戻りアプリケーションよりも広い教師あり学習
2）教師なしでの、一般的に支持している、より多くの学習指導
3）深い学習が精度が要求されない場合、その後、深い学習を使用していない、監督と教師なしの強化を行うことができます
4）sklearnが実装すべてのアルゴリズム、sklearn並列化することが、分散した場合に、大量のデータを、sklearn便利ではありません
5）使用機械学習を解決するために、キーが抽象的な問題への能力があり、ビジネスの現実はその学習モデルに抽象化
6）問題と機械学習の契約を考えてみましょう。問題は、分類または回帰で、できるだけ簡単なように現実的な問題を解決するために、機能を選択する方法を、監督や教師なし、データの量が十分ではありませんが、ルールはルールで最初にすることができ、他のプット一緒判断場合いくつかの重みは、アルゴリズム、精度に取得するために、より高い精度とリアルタイム要件が比較的高い場合には、統計を行うために統計を使用し、より複雑なアルゴリズム、高いリアルタイム要件、できるだけ簡単なようなアルゴリズム実行意志の並列化
