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例如，你不能说神经网络就一定比决策树好，反之亦然。要判断算法优劣，数据集的大小和结构等众多因素都至关重要。所以，你应该针对你的问题尝试不同的算法。然后使用保留的测试集对性能进行评估，选出较好的算法。
当然，算法必须适合于你的问题。就比如说，如果你想清扫你的房子，你需要吸尘器，扫帚，拖把。而不是拿起铲子去开始挖地。
大的原则
不过，对于预测建模来说，有一条通用的原则适用于所有监督学习算法。
机器学习算法可以描述为学习一个目标函数 f，它能够最好地映射出输入变量 X 到输出变量 Y。有一类普遍的学习任务。我们要根据输入变量 X 来预测出 Y。我们不知道目标函数 f 是什么样的。如果早就知道，我们就可以直接使用它，而不需要再通过机器学习算法从数据中进行学习了。
最常见的机器学习就是学习 Y=f(X) 的映射，针对新的 X 预测 Y。这叫做预测建模或预测分析。我们的目标就是让预测更加精确。
针对希望对机器学习有个基本了解的新人来说，下面将介绍数据科学家们最常使用的 10 种机器学习算法。
1. 线性回归
线性回归可能是统计和机器学习领域最广为人知的算法之一。
以牺牲可解释性为代价，预测建模的首要目标是减小模型误差或将预测精度做到最佳。我们从统计等不同领域借鉴了多种算法，来达到这个目标。
线性回归通过找到一组特定的权值，称为系数 B。通过最能符合输入变量 x 到输出变量 y 关系的等式所代表的线表达出来。
线性回归
例如：y = B0 + B1 * x 。我们针对给出的输入 x 来预测 y。线性回归学习算法的目标是找到 B0 和 B1 的值。
不同的技巧可以用于线性回归模型。比如线性代数的普通最小二乘法，以及梯度下降优化算法。线性回归已经有超过 200 年的历史，已经被广泛地研究。根据经验，这种算法可以很好地消除相似的数据，以及去除数据中的噪声。它是快速且简便的首选算法。
2. 逻辑回归
逻辑回归是另一种从统计领域借鉴而来的机器学习算法。
与线性回归相同。它的目的是找出每个输入变量的对应参数值。不同的是，预测输出所用的变换是一个被称作 logistic 函数的非线性函数。
logistic 函数像一个大 S。它将所有值转换为 0 到 1 之间的数。这很有用，我们可以根据一些规则将 logistic 函数的输出转换为 0 或 1（比如，当小于 0.5 时则为 1）。然后以此进行分类。
逻辑回归
正是因为模型学习的这种方式，逻辑回归做出的预测可以被当做输入为 0 和 1 两个分类数据的概率值。这在一些需要给出预测合理性的问题中非常有用。
就像线性回归，在需要移除与输出变量无关的特征以及相似特征方面，逻辑回归可以表现得很好。在处理二分类问题上，它是一个快速高效的模型。
3. 线性判别分析
逻辑回归是一个二分类问题的传统分类算法。如果需要进行更多的分类，线性判别分析算法（LDA）是一个更好的线性分类方法。
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