-C4.5(分类)
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信息熵：某件事情发生的不确定性度，-plog2(p)，信息熵越大，不确定性越大 -
类别信息熵：类别信息熵表示的是所有样本中各种类别出现的不确定性之和，公式：label_info =?-p1log2(p1)-p2log2(p2)-p3log2(p3)，(p1+p2+p3=1) -
属性信息熵：每个属性的信息熵相当于一种条件熵。他表示的是在某种属性的条件下，各种类别出现的不确定性之和。属性的信息熵越大，表示这个属性中拥有的样本类别越不“纯”。公示：p1*label_info_onp1 + p2*label_info_onp2，p1、p2表示其中一个属性两种情况概率，label_info_onp1、label_info_onp2分别表示两种情况的条件下各自的类别信息熵。例子：
-k-Means（聚类)
讲得非常好：K-Means聚类算法原理 - 刘建平Pinard - 博客园
-SVM（分类/回归)
支持向量机（SVM）——原理篇 - 知乎
-Apriori(关联)
-EM（期望最大化)
-PageRank（排序)
-AdaBoost（分类/回归)
-K-nearest neighbor(分类)
-Bayesian classification(分类)
-CART - Classification and Regression Tree(分类/回归）
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