“数据+算法=模型”。面对具体的问题，选择切合问题的模型进行求解十分重要。有经验的数据科学家根据日常算法的积累，往往能在最短时间内选择更适合该问题的算法，因此构建的模型往往更准确高效。本文归纳了机器学习的10大算法，并分别整理了各算法的优缺点及主要特征，供大家学习参考。
引用一句英国统计学家George E. P. Box的名言:All models are wrong， but some are useful. 没有哪一种算法能够适用所有情况，只有针对某一种问题更有用的算法。
决策树，又称判断树，它是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型，作为一种归纳学习算法，其重点是将看似无序、杂乱的已知实例，通过某种技术手段将它们转化成可以预测未知实例的树状模型，每一条从根结点到叶子结点的路径都代表一条决策的规则。
