目前，机器学习的方法主要有三种：监督学习、半监督学习和无监督学习。监督学习是利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程。白话一点，就是根据已知的，推断未知的。代表方法有：Nave Bayes、SVM、决策树、KNN、神经网络以及Logistic分析等；
半监督方法主要考虑如何利用少量的标注样本和大量的未标注样本进行训练和分类的问题，也就是根据少量已知的和大量未知的内容进行分类。代表方法有：最大期望、生成模型和图算法等。
无监督学习是利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程。也就是及其自个儿学。代表方法有：Apriori、FP树、K-means以及目前比较火的DeepLearning。
从这三方面看，无监督学习是最智能的，有能实现机器主动意识的潜质，但发展还比较缓慢；监督学习是不太靠谱的，从已知的推断未知的，就必须要把事物所有可能性全都学到，这在现实中是不可能的，人也做不到；半监督学习是“没办法中的办法”，既然无监督学习很难，监督学习不靠谱，就取个折中，各取所长。目前的发展是，监督学习技术已然成熟，无监督学习还在起步，所以对监督学习方法进行修改实现半监督学习是目前的主流。但这些方法基本只能提取信息，还不能进行有效的预测（人们就想，既然没法得到更多，就先看看手里有什么，于是数据挖掘出现了）。
机器学习方法非常多，也很成熟。下面我挑几个说。首先是SVM。因为我做的文本处理比较多，所以比较熟悉SVM。SVM也叫支持向量机，其把数据映射到多维空间中以点的形式存在，然后找到能够分类的最优超平面，最后根据这个平面来分类。SVM能对训练集之外的数据做很好的预测、泛化错误率低、计算开销小、结果易解释，但其对参数调节和核函数的参数过于敏感。个人感觉SVM是二分类的最好的方法，但也仅限于二分类。如果要使用SVM进行多分类，也是在向量空间中实现多次二分类。SVM有一个核心函数SMO，也就是序列最小最优化算法。SMO基本是最快的二次规划优化算法，其核心就是找到最优参数α，计算超平面后进行分类。SMO方法可以将大优化问题分解为多个小优化问题求解，大大简化求解过程。SVM还有一个重要函数是核函数。核函数的主要作用是将数据从低位空间映射到高维空间。详细的内容我就不说了，因为内容实在太多了。总之，核函数可以很好的解决数据的非线性问题，而无需考虑映射过程。
第二个是KNN。KNN将测试集的数据特征与训练集的数据进行特征比较，然后算法提取样本集中特征最近邻数据的分类标签，即KNN算法采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类。KNN的思路很简单，就是计算测试数据与类别中心的距离。KNN具有精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定、简单有效的特点，但其缺点也很明显，计算复杂度太高。要分类一个数据，却要计算所有数据，这在大数据的环境下是很可怕的事情。而且，当类别存在范围重叠时，KNN分类的精度也不太高。所以，KNN比较适合小量数据且精度要求不高的数据。
KNN有两个影响分类结果较大的函数，一个是数据归一化，一个是距离计算。如果数据不进行归一化，当多个特征的值域差别很大的时候，最终结果就会受到较大影响；第二个是距离计算。这应该算是KNN的核心了。目前用的最多的距离计算公式是欧几里得距离，也就是我们常用的向量距离计算方法。个人感觉，KNN最大的作用是可以随时间序列计算，即样本不能一次性获取只能随着时间一个一个得到的时候，KNN能发挥它的价值。至于其他的特点，它能做的，很多方法都能做；其他能做的它却做不了。
第三个就是Naive Bayes了。Naive Bayes简称NB（牛X），为啥它牛X呢，因为它是基于Bayes概率的一种分类方法。贝叶斯方法可以追溯到几百年前，具有深厚的概率学基础，可信度非常高。Naive Baye中文名叫朴素贝叶斯，为啥叫“朴素”呢？因为其基于一个给定假设：给定目标值时属性之间相互条件独立。比如我说“我喜欢你”，该假设就会假定“我”、“喜欢”、“你”三者之间毫无关联。仔细想想，这几乎是不可能的。马克思告诉我们：事物之间是有联系的。同一个事物的属性之间就更有联系了。所以，单纯的使用NB算法效率并不高，大都是对该方法进行了一定的改进，以便适应数据的需求。NB算法在文本分类中用的非常多，因为文本类别主要取决于关键词，基于词频的文本分类正中NB的下怀。但由于前面提到的假设，该方法对中文的分类效果不好，因为中文顾左右而言他的情况太多，但对直来直去的老美的语言，效果良好。至于核心算法嘛，主要思想全在贝叶斯里面了，没啥可说的。
第四个是回归。回归有很多，Logistic回归啊、岭回归啊什么的，根据不同的需求可以分出很多种。这里我主要说说Logistic回归。为啥呢？因为Logistic回归主要是用来分类的，而非预测。回归就是将一些数据点用一条直线对这些点进行拟合。而Logistic回归是指根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。该方法计算代价不高，易于理解和实现，而且大部分时间用于训练，训练完成后分类很快；但它容易欠拟合，分类精度也不高。主要原因就是Logistic主要是线性拟合，但现实中很多事物都不满足线性的。即便有二次拟合、三次拟合等曲线拟合，也只能满足小部分数据，而无法适应绝大多数数据，所以回归方法本身就具有局限性。但为什么还要在这里提出来呢？因为回归方法虽然大多数都不合适，但一旦合适，效果就非常好。
Logistic回归其实是基于一种曲线的，“线”这种连续的表示方法有一个很大的问题，就是在表示跳变数据时会产生“阶跃”的现象，说白了就是很难表示数据的突然转折。所以用Logistic回归必须使用一个称为“海维塞德阶跃函数”的Sigmoid函数来表示跳变。通过Sigmoid就可以得到分类的结果。为了优化Logistic回归参数，需要使用一种“梯度上升法”的优化方法。该方法的核心是，只要沿着函数的梯度方向搜寻，就可以找到函数的最佳参数。但该方法在每次更新回归系数时都需要遍历整个数据集，对于大数据效果还不理想。所以还需要一个“随机梯度上升算法”对其进行改进。该方法一次仅用一个样本点来更新回归系数，所以效率要高得多。
第五个是决策树。据我了解，决策树是最简单，也是曾经最常用的分类方法了。决策树基于树理论实现数据分类，个人感觉就是数据结构中的B+树。决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。决策树计算复杂度不高、输出结果易于理解、对中间值缺失不敏感、可以处理不相关特征数据。其比KNN好的是可以了解数据的内在含义。但其缺点是容易产生过度匹配的问题，且构建很耗时。决策树还有一个问题就是，如果不绘制树结构，分类细节很难明白。所以，生成决策树，然后再绘制决策树，最后再分类，才能更好的了解数据的分类过程。决策树的核心树的分裂。到底该选择什么来决定树的分叉是决策树构建的基础。最好的方法是利用信息熵实现。熵这个概念很头疼，很容易让人迷糊，简单来说就是信息的复杂程度。信息越多，熵越高。所以决策树的核心是通过计算信息熵划分数据集。
我还得说一个比较特殊的分类方法：AdaBoost。AdaBoost是boosting算法的代表分类器。boosting基于元算法（集成算法）。即考虑其他方法的结果作为参考意见，也就是对其他算法进行组合的一种方式。说白了，就是在一个数据集上的随机数据使用一个分类训练多次，每次对分类正确的数据赋权值较小，同时增大分类错误的数据的权重，如此反复迭代，直到达到所需的要求。AdaBoost泛化错误率低、易编码、可以应用在大部分分类器上、无参数调整，但对离群点敏感。该方法其实并不是一个独立的方法，而是必须基于元方法进行效率提升。个人认为，所谓的“AdaBoost是最好的分类方法”这句话是错误的，应该是“AdaBoost是比较好的优化方法”才对。
总的来说，机器学习方法是利用现有数据作为经验让机器学习，以便指导以后再次碰到的决策。目前来说，对于大数据分类，还是要借助分布式处理技术和云技术才有可能完成，但一旦训练成功，分类的效率还是很可观的，这就好比人年龄越大看待问题越精准的道理是一样的。