SVM是二进制分类算法。给定N维坐标下两种类型的点，SVM生成（N-1）维的超平面来将这些点分成两组。假设你在平面上有两种类型的可以线性分离的点，SVM将找到一条直线，将这些点分成两种类型，并且这条直线尽可能远离所有这些点。
从规模上看，使用SVM（经过适当的修改）解决的一些最大的问题包括显示广告、人类剪切位点识别（human splice site recognition）、基于图像的性别检测，大规模图像分类……
6.集成方法（Ensemble methods）集成方法是学习算法，它通过构建一组分类器，然后通过它们的预测结果进行加权投票来对新的数据点进行分类。原始的集成方法是贝叶斯平均，但是最近的算法包括纠错输出编码、Bagging和Boosting。
那么集成方法如何工作？并且为什么它们要优于单个模型？
它们平均了单个模型的偏差：如果你将民主党的民意调查和共和党的民意调查在一起平均化，那么你将得到一个均衡的结果，不偏向任何一方。
它们减少了方差：一组模型的总体意见比其中任何一个模型的单一意见更加统一。在金融领域，这就是所谓的多元化，有许多股票的组合比一个单独的股票的不确定性更少，这也为什么你的模型在数据多的情况下会更好的原因。
它们不太可能过拟合：如果你有单个的模型没有过拟合，那么把这些模型的预测简单结合起来（平均、加权平均、逻辑回归），那么最后得到的模型也不会过拟合。
无监督学习 7.聚类算法（Clustering Algorithms）聚类是将一系列对象分组的任务，目标是使相同组（集群）中的对象之间比其他组的对象更相似。
每一种聚类算法都不相同，下面是一些例子：
基于质心的算法
基于连接的算法
基于密度的算法
概率
降维
神经网络/深度学习
8.主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）PCA是一个统计学过程，它通过使用正交变换将一组可能存在相关性的变量的观测值转换为一组线性不相关的变量的值，转换后的变量就是所谓的主分量。
PCA的一些应用包括压缩、简化数据便于学习、可视化等。请注意，领域知识在选择是否继续使用PCA时非常重要。 数据嘈杂的情况（PCA的所有成分具有很高的方差）并不适用。
9.奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）在线性代数中，SVD是复杂矩阵的因式分解。对于给定的m * n矩阵M，存在分解使得M=UΣV，其中U和V是酉矩阵，Σ是对角矩阵。
实际上，PCA是SVD的一个简单应用。在计算机视觉中，第一个人脸识别算法使用PCA和SVD来将面部表示为“特征面”的线性组合，进行降维，然后通过简单的方法将面部匹配到身份，虽然现代方法更复杂，但很多方面仍然依赖于类似的技术。
10.独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）ICA是一种统计技术，主要用于揭示随机变量、测量值或信号集中的隐藏因素。ICA对观测到的多变量数据定义了一个生成模型，这通常是作为样本的一个大的数据库。在模型中，假设数据变量由一些未知的潜在变量线性混合，混合方式也是未知的。潜在变量被假定为非高斯分布并且相互独立，它们被称为观测数据的独立分量。
ICA与PCA有关，但是当这些经典方法完全失效时，它是一种更强大的技术，能够找出源的潜在因素。 其应用包括数字图像、文档数据库、经济指标和心理测量。
现在运用你对这些算法的理解去创造机器学习应用，为世界各地的人们带来更好的体验吧。
查看英文原文：The 10 Algorithms Machine Learning Engineers Need to Know