作者：禅与计算机程序设计艺术
在现代社会，随着大数据、云计算、人工智能等新技术的发展，人们越来越重视决策效率与准确性。越来越多的人开始从事智能决策领域，通过数据分析预测未来的趋势，并根据此做出正确的决策。由于智能决策的本质就是进行一系列的决策规则的集合，因此其涉及到高级的计算机科学、数学、统计学等学科知识。 如今，很多公司都已经开始从事智能决策系统的研发。他们通过收集海量的数据、运用机器学习技术进行分析、开发智能的决策模型，将决策结果输出给用户，最终提升工作效率、降低人力成本、提升客户满意度。其中一些公司还会提供商业化服务，比如，提供智能决策支持工具，帮助企业管理流程、优化生产力、改善业务策略，甚至将决策结果直接转化为产品或服务。但无论如何，都离不开如何应用机器学习技术来解决实际的问题，实现智能化决策。 但是，如何才能真正理解和掌握机器学习算法？什么时候该使用何种算法？这些问题往往被问道，而文章的目的就在于回答这个问题。
2.基本概念术语说明
2.1 监督学习与非监督学习
机器学习（ML）分为两种主要方式，即监督学习（Supervised Learning）与非监督学习（Unsupervised Learning）。
- 在监督学习中，训练集中的每个数据实例都有一个对应的目标值或类别标签，称作“标记”或“类标”。监督学习的目的是利用这些标记信息对未知数据进行分类。常见的监督学习算法包括逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM），朴素贝叶斯法等。
- 在非监督学习中，没有任何的标记信息。这一任务通常需要人类或者其他机器学习算法来发现数据的内在结构。常见的