最近在接触这方面的知识，但是找了许多的笔记，都感觉没有很好的总结出来，也正好当做是边学习，边复习着走。大佬轻喷。参考书目 《python机器学习基础教程》
1.算法的作用
2.引用的方式（我这里主要是基于 scikit-learn）
3.重要参数
4.优缺点
5.注意事项
监督学习算法
监督学习主要解决两种问题： 回归与 分类。
统一a为 回归 ，b为 分类 。
2–6均为线性模型，线性模型的主要参数是正则化参数，在回归模型中叫作 alpha，在 LinearSVC 和 Logistic-Regression 中叫作 C。如果特征数量大于样本数量，线性模型的表现通常都很好。
9，10均是决策树的集成
集成：是合并多个机器学习模型来构建更强大模型的方法。由于梯度提升和随机森林两种方法在类似的数据上表现得都很好，常用的方法就是先尝试随机森林，它的鲁棒性很好。如果随机森林效果很好，但预测时间太长，或者机器学习模型精度小数点后第二位的提高也很重要，那么切换成梯度提升通常会有用。
Original: https://www.cnblogs.com/brain-keep-burning-why/p/16023543.html
Author: Novice！！！
Title: 监督学习，无监督学习常用算法集合总结，引用scikit-learn库（监督篇）
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