# 改变世界的十大算法
## 一、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种基于模型的机器学习算法，可被用于分类、回归和异常检测。它主要使用核函数构建非线性决策边界，通过使用训练集中所包含的支持向量来对决策边界进行预测、回归或发现异常值。因为其分类准确性高，并且应用范围更广，因此支持向量机是非常受欢迎的机器学习算法。



此外，它具有高灵活性，允许对数据集进行偏差、容差和缩放，以及复杂的多维数据的转换，从而具有非常强大的分类能力，能够将非线性数据分类到非线性边界上。

支持向量机现在在各个领域有广泛的应用，包括文本分类和语音识别、机器人控制、视觉目标识别、诊断和预测系统等等。例如，Facebook利用SVM算法对用户照片进行识别，以实现自动标记，并利用SVM识别不同用户的推文，以更有效地展示内容。

## 二、逻辑斯提回归（Logistic Regression）
逻辑斯提回归（Logistic Regression）是一种广泛使用的机器学习算法，在许多研究框架中都被认为是有效的方法，用于建立二元和多元分类等类似任务。逻辑斯提回归是一种特殊类型的概率回归方法，其目标是永远模型通过合理的方式使用有限数量的变量来描述数据的模式。逻辑斯提回归的实现主要依赖于梯度下降的一般算法。

相较于许多机器学习算法，逻辑斯提回归的优势在于它的训练和易用性。它给出了明确的概率结果，并且模型的构建相对简单。该算法的缺点在于它只适用于少量特征的分类，在面对大量特征时可能会产生欠拟合现象。

现在逻辑斯提回归在计算机视觉、自然语言处理、生物信息学中都有着广泛的应用。它能够用于预测人口统计学变量，用于将数据分类为事件与非事件，了解其特性和可能解决问题的方法。

## 三、决策树（Decision tree）
决策树（Decision Tree）是一种基于结构的图形来描述随机变量之间的决策关系的机器学习算法。它可以帮助模型制定决策，而不需要记录该系统的所有可能情况，这种方式可以节省计算量，也不会受限于过度拟合的问题。决策树是由决策节点和链接节点构成的树，其中每一个决策节点表示一个决策，链接表示实现该决策的可能操作，每个可能操作都映射到另一个决策节点，如此重复，直至达到最终结果。

决策树使用相对简单，可以更有效地对数据集进行描述，适用于非线性数据。此外，它还解释完全，可以易于解释其决策过程，并且不需要复杂的算法来