毫无疑问，近些年机器学习和人工智能领域受到了越来越多的关注。随着大数据成为当下工业界最火爆的技术趋势，机器学习也借助大数据在预测和推荐方面取得了惊人的成绩。比较有名的机器学习案例包括Netflix根据用户历史浏览行为给用户推荐电影，亚马逊基于用户的历史购买行为来推荐图书。
那么，如果你想要学习机器学习的算法，该如何入门呢？就我而言，我的入门课程是在哥本哈根留学时选修的人工智能课程。老师是丹麦科技大学应用数学和计算机专业的全职教授，他的研究方向是逻辑学和人工智能，主要是用逻辑学的方法来建模。课程包括了理论/核心概念的探讨和动手实践两个部分。我们使用的教材是人工智能的经典书籍之一：PeterNorvig教授的《人工智能——一种现代方法》，课程涉及到了智能代理、基于搜索的求解、对抗搜索、概率论、多代理系统、社交化人工智能，以及人工智能的伦理和未来等话题。在课程的后期，我们三个人还组队做了编程项目，实现了基于搜索的简单算法来解决虚拟环境下的交通运输任务。
我从课程中学到了非常多的知识，并且打算在这个专题里继续深入学习。在过去几周内，我参与了旧金山地区的多场深度学习、神经网络和数据架构的演讲——还有一场众多知名教授云集的机器学习会议。最重要的是，我在六月初注册了Udacity的《机器学习导论》在线课程，并且在几天前学完了课程内容。在本文中，我想分享几个我从课程中学到的常用机器学习算法。
机器学习算法通常可以被分为三大类——监督式学习，非监督式学习和强化学习。监督式学习主要用于一部分数据集（训练数据）有某些可以获取的熟悉（标签），但剩余的样本缺失并且需要预测的场景。非监督式学习主要用于从未标注数据集中挖掘相互之间的隐含关系。强化学习介于两者之间——每一步预测或者行为都或多或少有一些反馈信息，但是却没有准确的标签或者错误提示。由于这是入门级的课程，并没有提及强化学习，但我希望监督式学习和非监督式学习的十个算法足够吊起你的胃口了。
监督式学习
1.决策树：
决策树是一种决策支持工具，它使用树状图或者树状模型来表示决策过程以及后续得到的结果，包括概率事件结果等。请观察下图来理解决策树的结构。
从商业决策的角度来看，决策树就是通过尽可能少的是非判断问题来预测决策正确的概率。这种方法可以帮你用一种结构性的、系统性的方法来得出合理的结论。
2.朴素贝叶斯分类器：
朴素贝叶斯分类器是一类基于贝叶斯理论的简单的概率分类器，它假设特征之前是相互独立的。下图所示的就是公式——P(A|B)表示后验概率，P(B|A)是似然值，P(A)是类别的先验概率，P(B)代表预测器的先验概率。
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