title: 各种机器学习的应用场景分别是什么？例如，k近邻，贝叶斯，决策树，svm，逻辑斯蒂回归和最大熵模型。
desc: k近邻，贝叶斯，决策树，svm，逻辑斯蒂回归和最大熵模型，隐马尔科夫，条件随机场，adaboost，em 这些在一般工作中，分别用到的频率多大？一般用途是什么？需要注意什么？本人刚看了机器学习实战和统计学习方法，刚了解这些东西，希望有经验的大牛回答下，以便于后续有针对的学习，谢谢
topic: 算法
content: 一般来说Machine Learning主要有3种 Supervised LearningSemi-supervised LearningUnsupervised LearningSupervised Learning适用与已知LABEL的情况. Semi-supervisedUnsupervised Learning适用于有Latent Variable的情况. 题主提到的这些算法虽然常见，但是想真正的搞懂需要深入了解Calculus， Linear Algebra， Probabilistic. 比如SVM，为什么叫Support Vector Machine， 为什么SVM有Sparsity的特性， L1L2 Regularizar起到了
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