先介绍几个概念：
决策树，朴素贝叶斯，梯度下降，线性回归
决策树
这里我只想到贝叶斯的概率公式，欢迎补充。
朴素贝叶斯
记得第一次看见这个概念是在多元微积分里，这次捡起来。
梯度下降用来最小化误差。
梯度下降
提到这个直接想到的就是最小二乘法，通过散点拟合线性方程。
线性回归
接下来是机器学习常用的算法：
逻辑回归
SVM
核函数
神经网络
神经网络类比生物神经元
如果数据有很多堆呢？
K聚类
如果不知道k聚类分成多少堆，这时候用层次聚类再合适不过了。
层次聚类
可以说逻辑回归是一个把数据分成部分的忍者，而SVM又一个对周围的数据比较挑剔。
逻辑回归和SVM
神经网络是一个忍者群，核函数让不同的东西上升或者下降。
神经网络和核函数
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