机器学习算法优缺点及其应用领域
决策树
1、决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则。
2、可以同时处理标称型和数值型数据。
3、测试数据集时，运行速度比较快。
4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库大小。
1、对缺失数据处理比较困难。
2、容易出现过拟合问题。
3、忽略数据集中属性的相互关联。
4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。
1、对决策树进行剪枝。可以采用交叉验证法和加入正则化的方法。
2、使用基于决策树的combination算法，如bagging算法，randomforest算法，可以解决过拟合的问题
企业管理实践，企业投资决策，由于决策树很好的分析能力，在决策过程应用较多。
1、KNN是一种在线技术，新数据可以直接加入数据集而不必进行重新训练
2、KNN理论简单，容易实现
1、对于样本容量大的数据集计算量比较大。
2、样本不平衡时，预测偏差比较大。如：某一类的样本比较少，而其它类样本比较多。
3、KNN每一次分类都会重新进行一次全局运算。
4、k值大小的选择。
文本分类、模式识别、聚类分析，多分类领域
1、解决小样本下机器学习问题。
2、解决非线性问题。
3、无局部极小值问题。（相对于神经网络等算法）
4、可以很好的处理高维数据集。
5、泛化能力比较强。
1、对于核函数的高维映射解释力不强，尤其是径向基函数。
2、对缺失数据敏感。
文本分类、图像识别、主要二分类领域
1、很好的利用了弱分类器进行级联。
2、可以将不同的分类算法作为弱分类器。
3、AdaBoost具有很高的精度。
4、相对于bagging算法和Random Forest算法，AdaBoost充分考虑的每个分类器的权重。
1、AdaBoost迭代次数也就是弱分类器数目不太好设定，可以使用交叉验证来进行确定。
2、数据不平衡导致分类精度下降。
3、训练比较耗时，每次重新选择当前分类器最好切分点。
模式识别、计算机视觉领域，用于二分类和多分类场景
1、对大数量训练和查询时具有较高的速度。即使使用超大规模的训练集，针对每个项目通常也只会有相对较少的特征数，并且对项目的训练和分类也仅仅是特征概率的数学运算而已。
2、支持增量式运算。即可以实时的对新增的样本进行训练。
3、朴素贝叶斯对结果解释容易理解。
1、由于使用了样本属性独立性的假设，所以如果样本属性有关联时其效果不好。
文本分类、欺诈检测中使用较多
1、计算代价不高，易于理解和实现
1、容易产生欠拟合。
2、分类精度不高。
用于二分类领域，可以得出概率值，适用于根据分类概率排名的领域，如搜索排名等。
Logistic回归的扩展softmax可以应用于多分类领域，如手写字识别等。
1、分类准确度高，学习能力极强。
2、对噪声数据鲁棒性和容错性较强。
3、有联想能力，能逼近任意非线性关系。
1、神经网络参数较多，权值和阈值。
2、黑盒过程，不能观察中间结果。
3、学习过程比较长，有可能陷入局部极小值。
目前深度神经网络已经应用与计算机视觉，自然语言处理，语音识别等领域并取得很好的效果。
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