决策树与随机森林
决策树是一种树型结构，其中每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶结点代表一种类别；决策树学习以实例为基础的归纳学习算法，采用自顶向下的递归方法，基本思想是以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树，到叶子节点处的熵值为零，此时每个叶子结点中的实例都是同一类。
支持向量机（SVM）
svm
Logistic回归
Logistic回归回归又称Logistic回归回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，分类问题的首选算法。Logistic回归解决二分类问题，Softmax回归解决多分类问题
线性回归
有监督学习中，标记值为离散类型，则为分类问题；如果是连续值，则为回归。样本非线性，参数线性