2015年5⽉，国家发展改⾰委、科技部、⼯业和信息化部、中央⽹信办制定了《“互联⽹+”⼈⼯智能三年⾏动实施⽅案》

混合高斯分布通过使用多个高斯分布的线性组合来实现聚类

k-means算法中确定簇的数量这个超参数时，可以使用Elbow方法

LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种降维算法，适用于文本建模

LSA(Latent Semantic Analysis)是一种自然语言处理算法，通过矩阵的奇异值分解到达聚类的目的

PCA(Principal Component Analysis)算法通过计算特征之间的相关性，以少量的特征表示具有较多特征的数据，降低多特征数据分析的复杂度

KNN(K-Nearest Neighbor)算法由于需要同时存储大量的已知标签数据，故其一般不适合处理大规模的训练数据

随机森林算法利用多个决策树模型，对结果进行表决，以获得比单个决策树更高的预测精度

朴素贝叶斯是一种基于概率进行预测的算法，在实践中被用于解决分类问题

线性支持向量机可以处理复杂的决策边界

逻辑回归是一种用于有监督学习的回归任务的简单算法