1、决策树
根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上
2、随机森林
在源数据中随机选取数据，组成几个子集。
3、逻辑回归
当预测目标是概率这样的，值域需要满足大于等于0，小于等于1的，这个时候单纯的线性模型是做不到的，因为在定义域不在某个范围之内时，值域也超出了规定区间。
4、SVM
要将两类分开，想要得到一个超平面，最优的超平面是到两类的 margin 达到最大，margin就是超平面与离它最近一点的距离
5、朴素贝叶斯
6、K最近临算法
7、K均值算法
8、Adaboost
adaboost是 bosting 的方法之一，bosting就是把若干个分类效果并不好的分类器综合起来考虑，会得到一个效果比较好的分类器。
9、网络神经
10、马尔可夫