Large-scale Machine Learning
1. Linear Regression（线性回归）
适用场景： 适用于预测连续型数据（例如房价、销售量）。
Application Scenario: Used for predicting continuous variables (e.g., house prices, sales) when there is a linear relationship between features and target variables.
原因如下： 该模型架构简洁，在计算效率上有显著提升，并特别适用于小规模数据集以及涉及线性模型场景的问题。
2. Logistic Regression（逻辑回归）
适用范围：
原因： 预测概率能力突出，在小规模数据集上表现良好；模型结构简单明了；应用范围广泛且易于实现。
3. Decision Tree（决策树）
适用场景： 用于分类或回归任务，例如客户细分、贷款审批、医疗诊断等规则性问题。
Application Scenario: Used for classification or regression tasks like customer segmentation, loan approval, and medical diagnosis where rules are clear.
原因： 具有易于理解的特性，并且能够有效处理复杂模式的数据特征；同时适用于基于特定条件的数据分析。
4. Nearest Neighbor Classifier（最近邻分类器）
适用场景： 涉及具有高度复杂性和需通过细节分析来识别关键特征的分类问题。例如，在图像分类或推荐系统中均可遇到此类情况。
Application Scenario: Classification challenges involving complex data distributions and detailed feature analysis. For instance, image classification and recommendation systems are typical examples of such scenarios.
原因： 无需进行模型训练，并且能够适用于非线性分布的数据；然而，在面对高维数据时则并不适用。
Reason: No model training is required, and it is applicable to non-linear distributions; however, it is not suitable for high-dimensional data.
5. Support Vector Machines (SVM)（支持向量机）
适用场景： 适用于无法用直线分割的数据类型，在小规模至中等规模的任务中常见于如文本分类和图像分类任务中进行分析与建模研究。
Application Scenario: Applicable to datasets that cannot be linearly separated, commonly employed in small to medium scale tasks such as text and image classification for analysis and modeling.
CAUSE: Nonlinear data is processed through kernel functions, exhibiting excellent performance in a high-dimensional space.
6. Convolutional Neural Network (CNN)（卷积神经网络）
适用场景：
原因：具备从数据中自动地提取特征的能力，并且特别适合图像或语音的数据
Reason: Automatically extracts features from data, especially suitable for image and speech data.
原因：具备从数据中自动地提取特征的能力，并且特别适合图像或语音的数据
7. K-means（K均值聚类）
适用场景：
适用场景：
原因： 高效简洁的方法适用于初步聚类任务, 然而它可能对噪声数据和非球形分布不鲁棒。
Reason: A straightforward and effective method is suitable for initial clustering tasks, but it may be sensitive to noisy data and non-spherical distributions.