分类算法：C4.5，朴素贝叶斯（Naive Bayes），SVM，KNN，Adaboost，CART
聚类算法：K-Means，EM
关联分析：Apriori
连接分析：PageRank
- C4.5
C4.5算法是得票最高的算法，可以说是十大算法之首。C4.5是决策树的算法，它创造性地在决策树构造过程中就进行了剪枝，并且可以处理连续的属性，也能对不完整的数据进行处理。它可以说是决策树分类中，具有里程碑式意义的算法。
- 朴素贝叶斯（Naive Bayes）
朴素贝叶斯模型是基于概率论的原理，它的思想是这样的：对于给出的未知物体想要进行分类，就需要求解在这个未知物体出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为这个未知物体属于哪个分类。
- SVM
SVM的中文叫支持向量机，英文是Support Vector Machine，简称SVM。SVM在训练中建立了一个超平面的分类模型。如果你对超平面不理解，没有关系，我在后面的算法篇会给你进行介绍。
- KNN
KNN也叫K最近邻算法，英文是 K-Nearest Neighbor。所谓K近邻，就是每个样本都可以用它最接近的K个邻居来代表。如果一个样本，它的K个最接近的邻居都属于分类A，那么这个样本也属于分类A。
- AdaBoost
Adaboost在训练中建立了一个联合的分类模型。boost在英文中代表提升的意思，所以Adaboost是个构建分类器的提升算法。它可以让我们多个弱的分类器组成一个强的分类器，所以Adaboost也是一个常用的分类算法。
- CART
CART代表分类和回归树，英文是 Classification and Regression Trees。像英文一样，它构建了两棵树：一颗是分类树，另一个是回归树。和C4.5一样，它是一个决策树学习方法。
- Apriori
Apriori是一种挖掘关联规则（association rules）的算法，它通过挖掘频繁项集（frequent item sets）来揭示物品之间的关联关系，被广泛应用到商业挖掘和网络安全等领域中。频繁项集是指经常出现在一起的物品的集合，关联规则暗示着两种物品之间可能存在很强的关系。
- K-Means
K-Means 算法是一个聚类算法。你可以这么理解，最终我想把物体划分成K类。假设每个类别里面，都有个“中心点”，即意见领袖，它是这个类别的核心。现在我有一个新点要归类，这时候就只要计算这个新点与K个中心点的距离，距离哪个中心点近，就变成了哪个类别。
- EM
EM算法也叫最大期望算法，是求参数的最大似然估计的一种方法。原理是这样的：假设我们想要评估参数A和参数B，在开始状态下二者都是未知的，并且知道了A的信息就可以得到B的信息，反过来知道了B也就得到了A。可以考虑首先赋予A某个初值，以此得到B的估值，然后从B的估值出发，重新估计A的取值，这个过程一直持续到收敛为止。
EM算法经常用于聚类和机器学习领域中。
- PageRank
PageRank起源于论文影响力的计算方式，如果一篇文论被引入的次数越多，就代表这篇论文的影响力越强。同样PageRank被Google创造性地应用到了网页权重的计算中：当一个页面链出的页面越多，说明这个页面的“参考文献”越多，当这个页面被链入的频率越高，说明这个页面被引用的次数越高。基于这个原理，我们可以得到网站的权重划分。
算法可以说是数据挖掘的灵魂，也是最精华的部分。这10个经典算法在整个数据挖掘领域中的得票最高的，后面的一些其他算法也基本上都是在这个基础上进行改进和创新。今天你先对十大算法有一个初步的了解，你只需要做到心中有数就可以了，具体内容不理解没有关系，后面我会详细给你进行讲解。
数据挖掘的数学原理
- 概率论与数理统计
很多算法的本质都与概率论相关，所以说概率论与数理统计是数据挖掘的重要数学基础。
- 线性代数
向量和矩阵是线性代数中的重要知识点，它被广泛应用到数据挖掘中，比如我们经常会把对象抽象为矩阵的表示，一幅图像就可以抽象出来是一个矩阵，我们也经常计算特征值和特征向量，用特征向量来近似代表物体的特征。这个是大数据降维的基本思路。
基于矩阵的各种运算，以及基于矩阵的理论成熟，可以帮我们解决很多实际问题，比如PCA方法、SVD方法，以及MF、NMF方法等在数据挖掘中都有广泛的应用。
- 图论
社交网络的兴起，让图论的应用也越来越广。人与人的关系，可以用图论上的两个节点来进行连接，节点的度可以理解为一个人的朋友数。我们都听说过人脉的六度理论，在Facebook上被证明平均一个人与另一个人的连接，只需要3.57个人。当然图论对于网络结构的分析非常有效，同时图论也在关系挖掘和图像分割中有重要的作用。
- 最优化方法
最优化方法相当于机器学习中自我学习的过程，当机器知道了目标，训练后与结果存在偏差就需要迭代调整，那么最优化就是这个调整的过程。一般来说，这个学习和迭代的过程是漫长、随机的。最优化方法的提出就是用更短的时间得到收敛，取得更好的效果
