机器学习的十大常用算法如下：
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
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。
在源数据中随机选取数据，组成几个子集，如下图：
S 矩阵是源数据，有 1-N 条数据，A B C 是 feature，最后一列 C 是类别。
由 S 随机生成 M 个子矩阵。
这 M 个子集得到 M 个决策树。
将新数据投入到这 M 个树中，得到 M 个分类结果，计数看预测成哪一类的数目最多，就将此类别作为最后的预测结果。
当预测目标是概率这样的，值域需要满足大于等于 0，小于等于 1 的，这个时候单纯的线性模型是做不到的，因为在定义域不在某个范围之内时，值域也超出了规定区间。
所以此时需要这样的形状的模型会比较好。
那么怎么得到这样的模型呢？这个模型需要满足两个条件：
大于等于 0 的模型可以选择绝对值、平方值，这里用指数函数，一定大于 0 小于等于1 用除法，分子是自己，分母是自身加上 1，结果那一定是小于 1 的了。
再做一下变形，就得到了 logistic regression 模型。
通过源数据计算可以得到相应的系数了。
最后得到 logistic 的图形。
SVM 即 support vector machine，要将两类分开，想要得到一个超平面，最优的超平面是到两类的 margin 达到最大，margin 就是超平面与离它最近一点的距离。
如下图，Z2>Z1，所以绿色的超平面比较好。
将这个超平面表示成一个线性方程，在线上方的一类，都大于等于 1，另一类小于等于 －1。
点到面的距离根据图中的公式计算。
所以得到 total margin 的表达式如下，目标是最大化这个 margin，就需要最小化分母，于是变成了一个优化问题。
举个例子，三个点，找到最优的超平面，定义了 weight vector＝（2，3）－（1，1）。
得到 weight vector 为（a，2a），将两个点代入方程，代入（2，3）令其值＝1，代入（1，1）令其值＝-1，求解出 a 和 截矩 w0 的值，进而得到超平面的表达式。
a 求出来后，代入（a，2a）得到的就是 support vector。
a 和 w0 代入超平面的方程就是 support vector machine。
举个在 NLP 的应用例子，给一段文字，返回情感分类，这段文字的态度是 positive，还是 negative？
为了解决这个问题，可以只看其中的一些单词。
这段文字，将仅由一些单词和它们的计数代表。
原始问题是：给你一句话，它属于哪一类？通过 bayes rules 变成一个比较简单容易求得的问题。
问题变成，这一类中这句话出现的概率是多少，当然，别忘了公式里的另外两个概率。
例子：单词 love 在 positive 的情况下出现的概率是 0.1，在 negative 的情况下出现的概率是 0.001。
K 最近邻即 k nearest neighbours，给一个新的数据时，离它最近的 k 个点中，哪个类别多，这个数据就属于哪一类。
例子：要区分 猫 和 狗，通过 claws 和 sound 两个 feature 来判断的话，圆形和三角形是已知分类的了，那么这个 star 代表的是哪一类呢？
k＝3时，这三条线链接的点就是最近的三个点，那么圆形多一些，所以这个 star 就是属于猫。
想要将一组数据，分为三类，粉色数值大，黄色数值小，最开始先初始化，这里面选了最简单的 3，2，1 作为各类的初始值。
剩下的数据里，每个都与三个初始值计算距离，然后归类到离它最近的初始值所在类别。
分好类后，计算每一类的平均值，作为新一轮的中心点。
几轮之后，分组不再变化了，就可以停止了。
adaboost 是 bosting 的方法之一，bosting 就是把若干个分类效果并不好的分类器综合起来考虑，会得到一个效果比较好的分类器。
如下图，左右两个决策树，单个看是效果不怎么好的，但是把同样的数据投入进去，把两个结果加起来考虑，就会增加可信度。
adaboost 的栗子，手写识别中，在画板上可以抓取到很多 features，例如始点的方向，始点和终点的距离等等。
training 的时候，会得到每个 feature 的 weight，例如 2 和 3 的开头部分很像，这个 feature 对分类起到的作用很小，它的权重也就会较小。
而这个 alpha 角就具有很强的识别性，这个 feature 的权重就会较大，最后的预测结果是综合考虑这些 feature 的结果。
Neural Networks 适合一个 input 可能落入至少两个类别里，NN 由若干层神经元和它们之间的联系组成。第一层是 input 层，最后一层是 output 层，在 hidden 层和 output 层都有自己的 classifier。
input 输入到网络中，被激活，计算的分数被传递到下一层，激活后面的神经层，最后output 层的节点上的分数代表属于各类的分数，下图例子得到分类结果为 class 1。
同样的 input 被传输到不同的节点上，之所以会得到不同的结果是因为各自节点有不同的 weights 和 bias。这也就是 forward propagation。
Markov Chains 由 state 和 transitions 组成。举个例子，根据这一句话 ‘the quick brown fox jumps over the lazy dog’。
如果要得到 markov chain ，步骤是先给每一个单词设定成一个状态，然后计算状态间转换的概率。
这是一句话计算出来的概率，当你用大量文本去做统计的时候，会得到更大的状态转移矩阵，例如 the 后面可以连接的单词，及相应的概率。
生活中，键盘输入法的备选结果也是一样的原理，模型会更高级。
