数据挖掘算法摘要
数据挖掘主要算法
数据挖掘主要算法数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，它涉及到使用各种算法和技术来发现隐藏在数据暗地里的模式、关联和趋势。
在数据挖掘中，有许多主要算法被广泛应用于不同的数据分析和预测任务。
以下是一些常见的数据挖掘主要算法：1. 决策树算法决策树是一种基于树状结构的分类和回归算法。
它通过将数据集划分为不同的子集，每一个子集对应于一个决策树节点，来预测目标变量的值。
决策树算法可用于分类和回归问题，并且易于理解和解释。
2. 随机森林算法随机森林是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树并对它们的结果进行平均或者投票来进行预测。
每一个决策树都是通过对训练数据进行随机采样和特征选择来构建的，从而增加了模型的准确性和鲁棒性。
3. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设。
它用于分类和文本挖掘任务，通过计算每一个类别的概率来预测新样本的类别。
朴素贝叶斯算法简单高效，适合于处理大规模数据集。
4. 支持向量机算法支持向量机是一种二分类算法，它通过在特征空间中构建一个最优的超平面来实现分类。
支持向量机算法具有较强的泛化能力和鲁棒性，适合于处理高维数据和非线性问题。
5. K均值聚类算法K均值聚类是一种无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不重叠的簇。
它通过最小化簇内样本的平方距离和来确定簇的中心，并将每一个样本分配到最近的簇中。
K均值聚类算法广泛应用于图象分割、市场细分和异常检测等领域。
6. 神经网络算法神经网络是一种摹仿人脑神经元网络结构和功能的机器学习模型。
它由多个神经元和层级组成，通过学习权重和偏差来进行模式识别和预测。
神经网络算法适合于处理复杂的非线性问题，并在图象识别、自然语言处理和人工智能等领域取得了显著成果。
以上是一些常见的数据挖掘主要算法，它们在不同的数据分析和预测任务中发挥着重要的作用。
根据具体的问题和数据特征，选择适合的算法可以提高数据挖掘模型的准确性和效率。
数据挖掘的发展也在不断推动算法的创新和改进，为我们提供更多有效的工具来探索和利用数据的潜力。
《数据挖掘的算法》论文
写一篇《数据挖掘的算法》论文
数据挖掘是一种采用计算机技术来从大量数据中发掘有用信息的过程。
它的目的是为了从海量的数据中发现新的信息、规律，并将其应用于商业、管理、工程和社会等领域，从而进行决策和控制。
数据挖掘的算法是数据挖掘的核心，它们具有非常重要的意义。
现在，有三种常见的数据挖掘算法，即关联法、分类法和聚类法。
关联法是指利用统计技术，从大量数据中发现不同事物之间的关联性，从而进行复杂数据集的分析和探索。
它具有快速、精准、可靠等优点，可以帮助我们找出特定的数据属性之间的关联关系，帮助决策者做出正确的判断。
分类法是指基于特征值，将目标对象归类到特定的类别或群体中，常见的分类算法包括逻辑回归、决策树和支持向量机等。
它可以帮助我们快速地划分类别和数据，使我们了解特定类别数据的分布情况，以便进行更好的分析和挖掘。
聚类法是指根据目标对象的特征值，将其分为不同的聚类，从而获得聚类之间的相似性和差异性。
层次聚类分析、K-均值
聚类等是常见的聚类方法。
通过这种方式，我们可以有效地发现数据集中的隐藏规律和特征，它有助于我们掌握数据的空间构成和特征分布，从而为后续的操作提供备选方案或策略。
以上就是数据挖掘的三种算法的基本介绍。
它们在数据挖掘中
扮演着重要的角色，我们可以根据实际需要，利用合适的方法，从海量数据中获取有用的信息，为后续决策提供可靠的支持。
数据挖掘各类算法综述
数据挖掘各类算法综述了解数据挖掘的各类算法的原理和应用领域以及优缺点对于在实际的工作中选择合适的方法，并加以改进有很重要的指导意义。
1.1 关联规则挖掘算法R．Agrawal等人于1993年首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题，其核心方法是基于频集理论的递推方法。
此后人们对关联规则的挖掘问题进行了大量研究，包括对Apriori算法优化、多层次关联规则算法、多值属性关联规则算法、其他关联规则算法等，以提高算法挖掘规则的效率。
1)Apriori算法Apriori算法是最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。
算法Apriori利用“在给定的事务数据库D中，任意频繁项集的非空子集都必须也是频繁的”这一原理对事务数据库进行多次扫描，第一次扫描得出频繁1-项集L ，第k (k>1)次扫描前先利用第k-1次扫描的结果(即频繁k-1项集L k-1)和函数Apriori—gen产生候选k-项集C k，然后在扫描过程中确定C k女中每个元素的支持数，最后在每次扫描结束时计算出频繁k-项集L k，算法在当频繁n-项集为空时结束。
算法：Apriori，使用根据候选生成的逐层迭代找出频繁项集输入：事务数据库D;最小支持度阈值min_sup输出：D中的频繁项集L方法：(1) L1 = find_frequent_1–itemsets(D);(2)for (k = 2;L k-1 ≠Φ;k ++){(3) C k = apriori_gen(L k-1 , min_sup);(4)for each transaction t ∈ D { //scan D for counts(5) C t= subset (C k,t); //get the subset of t that are candidates(6)for each candidate c ∈ C t(7) c.count++;(8) }∕ (9) L k = { c ∈C k | c.count ≥min_sup };(10) }(11) return L = ∪k L k ;// apriori_gen 用来产生候选k 项集procedure apriori_gen(L k-1:（k-1）项频繁集, min_sup ：最小值尺度 )(1) for each itemset l 1 ∈ L k-1(2) for each itemset l 2 ∈ L k-1(3) if (l 1[1]= l 2[1])∧(l 1[2]= l 2[2]) ∧…∧(l 1[k-2]= l 2[k-2]) ∧(l 1[k-1]< l 2[k-1])then {(4) c = l 1 自连接 l 2 ; //产生候选项集(5) if has_infrequent_subset (c , L k-1 ) then(6) delete c; //根据性质作剪枝操作(7) else add c to C k ;(8) }(9) return C k ;//procedure has_infrequent_subse (c , L k-1 )(1) for each (k-1)-subset s of c(2) if s ∈ Lk-1 then (3) return True;(4) return false;appriori_gen做两个动作：连接和剪枝。
数据挖掘算法介绍
数据挖掘算法介绍1.分类算法：分类算法主要应用于将数据分为不同类别的问题。
其中常用的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机和神经网络等。
决策树算法通过构建树状结构对数据进行分类，树的节点表示属性，边表示属性值。
朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，通过计算出现一些类别的概率来进行分类。
支持向量机算法通过寻找一个能将不同类别的样本分隔开的超平面来进行分类。
神经网络算法模拟人脑的工作原理，通过调整网络连接权重来进行分类。
2.聚类算法：聚类算法主要应用于将数据集中的数据划分为不同的组别。
其中常用的聚类算法包括K均值、层次聚类和DBSCAN等。
K均值算法通过将数据集划分为K个簇来进行聚类，步骤包括初始化聚类中心、计算每个点到聚类中心的距离、将每个点划分到最近的聚类中心、更新聚类中心等。
层次聚类算法从单个点开始逐步将点合并成簇，形成层次关系。
DBSCAN算法通过定义半径和最小样本数来区分核心点、边界点和噪音点，从而进行聚类。
3. 关联规则挖掘算法：关联规则挖掘算法主要用于发现数据项之间的关联关系。
其中最经典的算法是Apriori算法。
Apriori算法通过将数据集中的项集按照出现频率进行排序，然后生成候选项集进行和剪枝，最终得到频繁项集和关联规则。
4. 异常检测算法：异常检测算法主要用于发现数据集中的异常点或者异常模式。
常用的异常检测算法包括LOF（局部离群因子）、One-class SVM（单类支持向量机）和Isolation Forest等。
LOF算法通过计算每个点与其周围邻居的距离和密度来判断一个点是否为异常点。
One-class SVM算法通过将数据集映射到高维空间中，然后计算样本点到高维空间中分离超平面的距离来判断是否为异常点。
Isolation Forest算法基于随机划分的思想，通过构建随机划分树来判断一个点是否为异常点。
此外，还有一些特定领域的数据挖掘算法，如时间序列分析、图挖掘、文本挖掘等。
数据挖掘 算法
数据挖掘算法数据挖掘算法是一种从大规模数据集合中提取有用知识和信息的技术。
数据挖掘算法是用数学、统计学和机器学习技术来发现、提取和呈现数据的过程。
在实际应用中，数据挖掘算法主要用于预测、分类、聚类和异常检测等。
下面是一些数据挖掘算法的介绍。
1. 随机森林随机森林是一种基于多个决策树模型的集成学习算法。
它利用随机样本和随机特征的组合训练多个决策树，并通过投票的方式选择最终的结果。
随机森林算法可以用于分类和回归问题。
2. 支持向量机支持向量机是一种二分类模型，它的工作原理是将数据映射到高维空间，并在该空间中找到一个最优的超平面来区分不同的样本。
支持向量机可以通过核函数的组合来进一步扩展到非线性问题。
支持向量机的最大优点是它能够处理高维空间的数据，并且可以用于模式识别、文本分类和图像处理等领域。
3. K-means聚类K-means聚类是一种基于距离的聚类算法，它将数据分成K个簇，每个簇包含最接近的若干个点。
K-means聚类算法是一种无监督学习算法，它可以用来发现数据集中的不同类别或数据分布。
4. Apriori算法Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，用于在大规模数据集中发现数据间的关系。
该算法通过分析不同数据项之间的交叉出现频率，来找到数据项之间的强关联规则。
Apriori算法可以用于商业应用，例如发现商品之间的关联规则，提高市场营销效率。
5. AdaBoost算法AdaBoost算法是一种集成学习算法，它通过组合多个弱分类器来构建强分类器。
该算法会对之前分类错误的样本赋予更高的权重，以便训练下一个弱分类器。
AdaBoost算法可以用于解决二分类问题和多类分类问题。
6. 神经网络神经网络是一种人工智能技术，它类似于人类大脑的神经元网络。
神经网络通过多个层次的神经元来建立非线性关系，并寻找输入和输出之间的映射关系。
神经网络可以用于解决分类、回归、文本处理、图像识别等问题。
以上是几种常见的数据挖掘算法介绍。
数据挖掘经典算法
数据挖掘经典算法数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的过程。
数据挖掘算法是数据挖掘的核心，它们可以帮助我们从数据中发现隐藏的模式和关系。
在本文中，我们将介绍一些经典的数据挖掘算法。
1. 决策树算法决策树算法是一种基于树形结构的分类算法。
它通过对数据集进行分割，将数据分成不同的类别。
决策树算法的优点是易于理解和解释，但它也容易过拟合。
2. K-均值聚类算法K-均值聚类算法是一种基于距离的聚类算法。
它将数据集分成K个簇，每个簇包含距离最近的数据点。
K-均值聚类算法的优点是简单易用，但它也容易受到初始值的影响。
3. 支持向量机算法支持向量机算法是一种基于最大间隔分类的算法。
它通过找到一个超平面，将数据分成两个类别。
支持向量机算法的优点是可以处理高维数据，但它也需要大量的计算资源。
4. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于概率的分类算法。
它通过计算每个特征在每个类别中的概率，来预测新数据的类别。
朴素贝叶斯算法的优点是简单易用，但它也容易受到特征之间的相关性影响。
5. Apriori算法Apriori算法是一种基于频繁项集的关联规则挖掘算法。
它通过找到频繁项集，来发现数据中的关联规则。
Apriori算法的优点是可以处理大规模数据，但它也需要大量的计算资源。
6. 随机森林算法随机森林算法是一种基于决策树的集成学习算法。
它通过构建多个决策树，来提高分类的准确率。
随机森林算法的优点是可以处理高维数据，但它也需要大量的计算资源。
7. AdaBoost算法AdaBoost算法是一种基于加权的分类算法。
它通过对错误分类的数据进行加权，来提高分类的准确率。
AdaBoost算法的优点是可以处理复杂的分类问题，但它也容易受到噪声数据的影响。
8. 神经网络算法神经网络算法是一种基于人工神经网络的分类算法。
它通过模拟人脑的神经元，来学习数据中的模式和关系。
神经网络算法的优点是可以处理非线性数据，但它也需要大量的计算资源。
9. DBSCAN算法DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法。
数据挖掘算法解析
数据挖掘算法解析数据挖掘算法是一种通过利用计算机技术，从大量的数据中寻找模式和规律的方法。
它可以帮助我们发现数据中隐藏的信息和知识，并为决策和预测提供支持。
在本文中，我们将重点介绍几种常见的数据挖掘算法，包括聚类算法、分类算法和关联规则挖掘算法。
一、聚类算法聚类算法是一种将相似的数据点组合成簇的方法。
它可以帮助我们发现数据中的不同群体，并在无监督学习中对数据进行分类。
常见的聚类算法有K均值算法、层次聚类算法等。
1. K均值算法K均值算法是一种迭代的聚类算法，将数据分成K个簇。
算法首先选择K个初始质心，然后将每个数据点分配到最近的质心，计算新的质心位置，重复该过程直到满足停止条件。
K均值算法简单有效，但对初始质心的选择敏感。
2. 层次聚类算法层次聚类算法是一种自底向上或自顶向下的聚类方法。
它通过计算数据点之间的相似性，逐步合并或拆分簇来构建层次结构。
层次聚类算法不需要预先指定簇的数量，但计算复杂度较高。
二、分类算法分类算法是一种通过学习样本数据的特征和标签，为新数据点分配标签的方法。
它可以帮助我们进行有监督学习，将数据点分为不同的类别。
常见的分类算法有决策树算法、朴素贝叶斯算法等。
1. 决策树算法决策树算法通过构建树状结构来进行分类。
它通过对特征进行分割，将数据点划分到不同的叶节点上，每个叶节点代表一种类别。
决策树算法直观易懂，但容易受到数据噪声和不平衡的影响。
2. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。
它假设特征之间相互独立，并通过计算后验概率来进行分类。
朴素贝叶斯算法计算简单快速，但对数据分布的假设限制较大。
三、关联规则挖掘算法关联规则挖掘算法是一种发现数据中频繁项集和关联规则的方法。
它可以帮助我们发现不同项之间的关联程度，并为交叉销售和市场营销等领域提供参考。
常见的关联规则挖掘算法有Apriori算法、FP-Growth算法等。
1. Apriori算法Apriori算法是一种基于频繁项集的关联规则挖掘算法。
数据挖掘算法综述
数据挖掘算法综述数据挖掘算法综述随着信息技术的不断发展，数据量呈现爆炸式增长，如何从海量数据中提取有用的信息成为了一个重要的问题。
数据挖掘技术应运而生，它是一种从大量数据中自动提取模式、关系、规律等信息的技术。
数据挖掘算法是数据挖掘技术的核心，本文将对常用的数据挖掘算法进行综述。
1.分类算法分类算法是数据挖掘中最常用的一种算法，它通过对已知数据进行学习，建立分类模型，然后将未知数据分类到相应的类别中。
常用的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
决策树是一种基于树形结构的分类算法，它通过对数据进行分裂，构建一棵树形结构，从而实现对数据的分类。
朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设各个特征之间相互独立，通过计算先验概率和条件概率来进行分类。
支持向量机是一种基于间隔最大化的分类算法，它通过找到一个最优的超平面来实现分类。
2.聚类算法聚类算法是一种将数据分成不同组的算法，它通过对数据进行相似性度量，将相似的数据归为一类。
常用的聚类算法包括K均值、层次聚类、DBSCAN等。
K均值算法是一种基于距离的聚类算法，它通过将数据分成K个簇，使得簇内的数据相似度最大，簇间的数据相似度最小。
层次聚类算法是一种基于树形结构的聚类算法，它通过不断合并相似的簇，最终形成一棵树形结构。
DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它通过定义密度可达和密度相连的点来进行聚类。
3.关联规则算法关联规则算法是一种用于挖掘数据中项集之间关系的算法，它通过发现数据中的频繁项集，进而发现项集之间的关联规则。
常用的关联规则算法包括Apriori算法、FP-Growth算法等。
Apriori算法是一种基于频繁项集的关联规则算法，它通过不断扫描数据集，找到频繁项集，然后根据频繁项集生成关联规则。
FP-Growth 算法是一种基于FP树的关联规则算法，它通过构建FP树，发现频繁项集，然后根据频繁项集生成关联规则。
4.异常检测算法异常检测算法是一种用于发现数据中异常值的算法，它通过对数据进行分析，发现与其他数据不同的数据点。
数据挖掘算法解析
数据挖掘算法解析数据挖掘是一种通过发现和提取大规模数据中隐藏模式和知识的过程。
在现代信息化社会中，数据挖掘不仅帮助企业做出更准确的决策，还促进了社会经济的发展。
而数据挖掘算法则是实现数据挖掘的重要工具之一，本文将对几种常见的数据挖掘算法进行解析，以帮助读者对其有更深入的认识。
一、关联规则挖掘算法关联规则挖掘算法是一种用于发现数据中项之间关系的方法。
它通过分析数据集中频繁出现的项，找出它们之间的关联规则。
其中最著名的算法就是Apriori算法。
其基本思想是先找出频繁项集，然后从频繁项集中生成关联规则。
Apriori算法的核心是利用了频繁项集的“递推”性质，通过不断剪枝来减少候选集的规模，从而提高算法的效率。
二、分类算法分类算法是一种通过对已知数据进行训练，然后根据训练结果对新数据进行分类的方法。
常见的分类算法有决策树、贝叶斯分类、神经网络等。
其中，决策树算法是一种基于树结构的分类方法，通过一系列的判断节点将数据集分成不同的类别。
贝叶斯分类算法则是基于贝叶斯概率理论的分类方法，它根据已知的先验概率和样本的条件概率来计算后验概率，并根据后验概率进行分类。
神经网络算法则是一种模拟人脑神经系统思维方式的分类算法，通过前馈、反馈等方式对数据进行学习和训练。
三、聚类算法聚类算法是一种将数据集中相似的对象进行分组的方法。
常见的聚类算法有K均值聚类、层次聚类等。
K均值聚类算法是一种迭代方法，通过随机选择K个初始中心点，将数据集中的对象逐步归入对应的类别，直到满足停止条件。
层次聚类算法则是将数据集中的对象首先划分为多个小的聚类簇，然后逐渐合并成更大的簇，直到满足停止条件。
聚类算法在数据挖掘中应用广泛，可以用于市场细分、社交网络分析等领域。
四、推荐算法推荐算法是一种根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐可能感兴趣的物品的方法。
常见的推荐算法有基于内容的推荐、协同过滤推荐等。
基于内容的推荐算法是根据物品的特征和用户的历史偏好进行匹配和推荐。
数据挖掘中分类算法综述
数据挖掘中分类算法综述分类算法是数据挖掘中最常用的一种算法之一，它可以根据给定的数据集将其划分为不同的类别。
分类算法的应用涵盖了各个领域，如金融、医疗、电子商务等。
本文将对数据挖掘中常用的分类算法进行综述。
1. 决策树算法决策树算法是一种基于树形结构的分类算法，它可以根据给定的数据集构建一棵树，从而对未知的数据进行分类。
决策树的节点包括内部节点和叶子节点，内部节点用于分裂数据，而叶子节点则表示最终的分类结果。
决策树算法具有易于理解、可解释性强、处理缺失数据等优点，但是容易出现过拟合的问题。
2. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设所有的特征都是相互独立的。
根据给定的数据集，朴素贝叶斯算法可以计算出不同类别的先验概率和条件概率，从而对未知的数据进行分类。
朴素贝叶斯算法具有计算速度快、对于高维数据具有较好的表现等优点，但是对于特征之间存在相关性的数据集表现不佳。
3. K近邻算法K近邻算法是一种基于距离度量的分类算法，它假设样本点最近的K个邻居具有相似的特征，从而将未知的数据分类为出现最多的那个类别。
K近邻算法具有易于理解、对于非线性数据具有较好的表现等优点，但是对于维度较高的数据集表现不佳。
4. 支持向量机算法支持向量机算法是一种基于最大间隔分类的算法，它通过将数据投影到高维空间中，从而找到一个最优的超平面，将不同的类别分开。
支持向量机算法具有对于高维数据具有较好的表现、能够处理非线性数据等优点，但是对于样本量较大、参数调整困难等问题仍存在挑战。
5. 神经网络算法神经网络算法是一种模拟人类神经系统的分类算法，它由多层神经元组成，每个神经元接收输入信号并产生输出信号。
通过调整神经元之间的连接权值，神经网络可以对未知的数据进行分类。
神经网络算法具有对于非线性数据具有较好的表现、具有学习能力等优点，但是容易出现过拟合的问题。
分类算法在数据挖掘中具有重要的应用价值。
不同的分类算法具有各自的优缺点，需要根据具体的应用场景进行选择。
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国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART.
不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。
1. C4.5
C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：
1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；
2) 在树构造过程中进行剪枝；
3) 能够完成对连续属性的离散化处理；
4) 能够对不完整数据进行处理。
C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。
其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。
2. The k-means algorithm 即K-Means算法
k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。
它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。
它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。
3. Support vector machines
支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。
它是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。
支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。
在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。
分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。
假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。
一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。
van der Walt 和 Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了
比较。
4. The Apriori algorithm
Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。
其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。
该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。
在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。
5. 最大期望(EM)算法
在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variabl）。
最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。
6. PageRank
PageRank是Google算法的重要内容。
2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。
因此，PageRank里的page不是指网页，而是指佩奇，即这个等级方法是以佩奇来命名的。
PageRank根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量俩衡量网站的价值。
PageRank背后的概念是，每个到页面的链接都是对该页面的一次投票，被链接的越多，就意味着被其他网站投票越多。
这个就是所谓的“链接流行度”——衡量多少人愿意将他们的网站和你的网站挂钩。
PageRank这个概念引自学术中一篇论文的被引述的频度——即被别人引述的次数越多，一般判断这篇论文的权威性就越高。
7. AdaBoost
Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器 (强分类器)。
其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。
将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。
8. kNN: k-nearest neighbor classification
K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。
该方法的思路是：
如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的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。
9. Naive Bayes
在众多的分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。
朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。
同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。
理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。
但是实际上并非总是如此，这是因为NBC 模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。
在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模型的分类效率比不上决策树模型。
而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好。
10. CART: 分类与回归树
CART, Classification and Regression Trees。
在分类树下面有两个关键的思想。
第一个是关于递归地划分自变量空间的想法；第二个想法是用验证数据进行剪枝。