一、原来的10大算法
2006年，IEEE的数据挖掘会议选出了10大算法：
1、C4.5
2、k-Means
(
简单易学的机器学习算法——K-Means算法
)
3、Support Vector Machines(SVM)
(简单易学的机器学习算法——支持向量机(开篇：基本概念))
(简单易学的机器学习算法——线性可分支持向量机)
(简单易学的机器学习算法——线性支持向量机)
(简单易学的机器学习算法——非线性支持向量机)
4、Apriori
(简单易学的机器学习算法——Apriori算法)
5、Expectation Maximization(EM)
(简单易学的机器学习算法——EM算法)
6、PageRank
(智能算法——PageRank)
7、AdaBoost
(简单易学的机器学习算法——AdaBoost)
8、k-Nearest Neighbors(kNN)
(简单易学的机器学习算法——K-近邻算法)
9、Naive Bayes
(简单易学的机器学习算法——朴素贝叶斯)
10、Classification and Regression Tree(CART)
(简单易学的机器学习算法——CART之回归树)
二、新的10大算法
1. Linear Regression
2. Logistic Regression
3. k_Means
4. SVMs
5. Random Forests
6. Matrix Factorization/SVD
7. Gradient Boost Decision Trees/Machines
8. Naive Bayes
9. Artificial Neural Networks
10. 以下可以任挑一个：Bayesian Networks, Elastic Nets, Any other clustering algo besides k-means, LDA, Conditional Random Fields, HDPs or other Bayesian non-parametric model参考文献：
What are the top 10 data mining or machine learning algorithms?
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