图解机器学习的算法实现，

最近，机器学习成为了人工智能领域的热门话题。苹果的Siri、百度的度秘、微软的小冰等智能助理应用正以前所未有的方式改变着我们与手机的交流方式。同时，智能推荐技术在新闻类应用中起到了关键作用，它们能够根据你的兴趣向你推荐最适合你的内容。另外，美图秀秀利用智能化的艺术创作技术，能够自动对招聘信息和视频进行编辑，提高用户的体验。在购物类应用中，智能物流技术的应用使得企业能够更高效、安全地分发货物，从而提升买家的满意度。滴滴出行则为司机师傅提供了选择路线的智能化解决方案。而在不久的将来，随着自动驾驶技术的发展，智慧出行将会得到重新定义。这一切的实现主要归功于一种名为机器学习的方法。常用的机器学习算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM算法以及Adaboost等。本文通过图解的方式对这些算法做了常识性的介绍，帮助读者了解它们的基本原理和应用场景。决策树是一种按照特征进行数据分类的算法，通过不断提问和判断，将数据分为不同的类别。这些问题是根据之前的数据学习出来的，当有新数据输入时，可以根据这些问题将其分类到合适的类别中去。