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决策树

决策树算法是一种逼近离散函数值的方法，是一种典型的分类方法，首先是对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。决策树的构造分俩部分，第一步，决策树的生成，由训练样本集生成决策树的过程。第二步，决策树的剪枝，决策树的剪枝是对上一阶段生成的决策树进行检验，矫正和修下的过程，主要是用新的样本数据集中的数据校验决策树生成过程中产生的初步规则。
决策树的典型算法有ID3，C4.5，CART等；
决策树算法的优点如下：
（1）分类精度高；
（2）生成的模式简单；
（3）对噪声数据有很好的健壮性。

贝叶斯分类算法

贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，
(1) 朴素贝叶斯算法
设每个数据样本用一个n维特征向量来描述n个属性的值，即:X={x1，x2，…，xn}，假定有m个类，分别用C1, C2,…，Cm表示。给定一个未知的数据样本X(即没有类标号)，若朴素贝叶斯分类法将未知的样本X分配给类Ci，则一定是
P(Ci|X)>P(Cj|X) 1≤j≤m，j≠i
根据贝叶斯定理
由于P(X)对于所有类为常数，最大化后验概率P(Ci|X)可转化为最大化先验概率P(X|Ci)P(Ci)。如果训练数据集有许多属性和元组，计算P(X|Ci)的开销可能非常大，为此，通常假设各属性的取值互相，这样
先验概率P(x1|Ci)，P(x2|Ci)，…，P(xn|Ci)可以从训练数据集求得。
根据此方法，对一个未知类别的样本X，可以先分别计算出X属于每一个类别Ci的概率P(X|Ci)P(Ci)，然后选择其中概率最大的类别作为其类别。
朴素贝叶斯算法成立的前提是各属性之间互相。当数据集满足这种性假设时,分类的准确度较高，否则可能较低。另外，该算法没有分类规则输出。

KNN算法

作为一种分类算法，应用场景有字符识别，文本分类，图像识别等领域。该算法的思想是一个样本与数据集中的k个样本最相似，如果这K个样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

K-Means ++ 算法

k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是：初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。
1、从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心
2. 对于数据集中的每一个点x，计算它与最近聚类中心(指已选择的聚类中心)的距离D(x)
3.选择一个新的数据点作为新的聚类中心，选择的原则是：D(x)较大的点，被选取作为聚类中心的概率较大
4.重复2和3直到k个聚类中心被选出来
5.利用这k个初始的聚类中心来运行标准的k-means算法

人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
折叠特点和优越性
人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面：
第一，具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。
第二，具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。
第三，具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。
基本结构
一种常见的多层结构的前馈网络（Multilayer Feedforward Network）由三部分组成，
输入层（Input layer），众多神经元（Neuron）接受大量非线形输入信息。输入的信息称为输入向量。
输出层（Output layer），信息在神经元链接中传输、分析、权衡，形成输出结果。输出的信息称为输出向量。
隐藏层（Hidden layer），简称“隐层”，是输入层和输出层之间众多神经元和链接组成的各个层面。隐层可以有多层，习惯上会用一层。隐层的节点（神经元）数目不定，但数目越多神经网络的非线性越显著，从而神经网络的强健性（robustness）（控制系统在一定结构、大小等的参数摄动下，维持某些性能的特性。）更显著。习惯上会选输入节点1.2至1.5倍的节点。