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文／不会停的蜗牛（简书作者）
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通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。
今天的算法如下：
- 决策树
- 随机森林算法
- 逻辑回归
- SVM
- 朴素贝叶斯
- K最近邻算法
- K均值算法
- Adaboost 算法
- 神经网络
- 马尔可夫
1. 决策树
根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。
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