广义来说，有三种机器学习算法
工作机制：这个算法由一个目标变量或结果变量(或因变量)组成。这些变量由已知的一系列预示变量(自变量)预测而来。利用这一系列变量，我们生成一 个将输入值映射到期望输出值的函数。这个训练过程会一直持续，直到模型在训练数据上获得期望的精确度。监督式学习的例子有：回归、决策树、随机森林、K – 近邻算法、逻辑回归等。
工作机制：在这个算法中，没有任何目标变量或结果变量要预测或估计。这个算法用在不同的组内聚类分析。这种分析方式被广泛地用来细分客户，根据干预的方式分为不同的用户组。非监督式学习的例子有：关联算法和 K – 均值算法。
工作机制：这个算法训练机器进行决策。它是这样工作的：机器被放在一个能让它通过反复试错来训练自己的环境中。机器从过去的经验中进行学习，并且尝试利用了解最透彻的知识作出精确的商业判断。 强化学习的例子有马尔可夫决策过程。
这里是一个常用的机器学习算法名单。这些算法几乎可以用在所有的数据问题上：
- 线性回归
- 逻辑回归
- 决策树
- SVM
- 朴素贝叶斯
- K最近邻算法
- K均值算法
- 随机森林算法 (random forest)
- 降维算法
- Gradient Boost 和 Adaboost 算法
我会慢慢学习这10个算法，当然顺序上可能会比较随意，每学会一个算法，就会新建一个文件夹存放学习笔记的。