2.数据挖掘的十大算法

先MARK一下吧，目前都不会，不过学懂学会一个就在这里改一个，红色代表未学。

1、C4.5

C4.5是机器学习算法中的一个分类决策树算法，是根据决策树核心算法ID3(也不会)的改进算法，常用于预测模型的算法。

2、K-Means算法

K-Means算法是数据挖掘技术中基于分裂法的一个经典聚类算法，是把n个对象分为k个簇。

3、SVM（支持向量机）算法。

SVM是一种监督式学习的方法，用于统计分类以及回归分析中。

4、Apriori算法

Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。

5、EM（最大期望）算法

EM算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。

6、PageRank算法

PageRank根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量，衡量网站的价值。

PS：Page不是页面的意思，是指Google的创始人之一拉里·佩奇（Larry Page），是他发明的专利。

7、AdaBoost算法

AdaBoost是一种迭代算法，核心思想是针对同一个训练集不同的分类器（弱分类器），然后将这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。

8、kNN（K最近邻）算法

kNN是分类算法，最好的文本分类算法之一。

9、朴素贝叶斯（NBC）算法

最广泛的两种分类模型之一（NBC和决策树模型）。

10、CART（分类和回归树）算法

CART是非参数分类和回归方法，通过构建二叉树达到预测目的。