预测类算法

A. 机器学习中的各种算法适用于哪些预测

1.决策树(Decision Trees)： 
决策树是一个决策支持工具，它使用树形图或决策模型以及序列可能性。包括各种偶然事件的后果、资源成本、功效。下图展示的是它的大概原理： 
  
  
从业务决策的角度来看，大部分情况下决策树是评估作出正确的决定的概率最不需要问是/否问题的办法。它能让你以一个结构化的和系统化的方式来处理这个问题，然后得出一个合乎逻辑的结论。 
2.朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)： 
朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素，朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。 
  
  
它的现实使用例子有： 
将一封电子邮件标记(或者不标记)为垃圾邮件 
将一篇新的文章归类到科技、政治或者运动 
检查一段文本表达的是积极情绪还是消极情绪 
脸部识别软件 
3.最小二乘法(Ordinary Least Squares Regression)： 
如果你懂统计学的话，你可能以前听说过线性回归。最小二乘法是一种计算线性回归的方法。你可以把线性回归当做在一系列的点中画一条合适的直线的任务。有很多种方法可以实现这个，“最小二乘法”是这样做的 —你画一条线，然后为每个数据点测量点与线之间的垂直距离，并将这些全部相加，最终得到的拟合线将在这个相加的总距离上尽