这是个腾讯的问题，机器学习五大演算法的阐释网路上数不胜数，去CSDN一搜搜一片片。
峭腹微积分的给你一个演算法“方法论”的简单体会也是可以的，但没任何人象征意义，离开了微积分，你极难把握住它。
比如说“EM演算法是给你一大堆妹子让你依照体格将他们分成非洲人和非洲人，你先大体分呵呵，皮德盖Kozhikode的格格体格估算北方/北方格格的体格原产，接着再依照这个原产再次分，分完以后再再次估算，Repeat until convergence”
比如说，“SVM是找两根线把三组统计数据合二为一，要求那根线要离三组统计数据都远，以确保进行分类的可信性，对于低层次线性不可分的统计数据，将它二维到高层次再分割”
你知道了吗？或许是把握住了一点儿，但是也里伊，只不过一点儿也不知道。
此种浅显的说明对你的前述应用领域不无协助，对你深入细致认知演算法倒是有协助——但你又不预备去搞知道演算法的基本原理，那简而言之浅显易懂的说明，除用以无赖之外没太灭音。
如果你预备弄清楚演算法基本原理——哪两本书别的网志上还没几句话浅显的如是说麽，我此种红人看了三天机器学习都敢跟你“浅显的想来”，更何况是那些或者说通晓的天神。浅显的说明是为了在深入细致探讨中更快的把握住主轴，除此之外它别无前述商业用途（用作无赖算不上前述商业用途）
