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算法杂货铺——k均值聚类(K-means)

深入浅出K-Means算法

基本Kmeans算法介绍及其实现

聚类(序)——监督学习与无监督学习

weka的sourceforge

支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）

算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)

weka算法参数整理

从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM

信息增益，信息增益率，Gini  

朴素贝叶斯算法原理小结

支持向量机(SVM)的特点与不足 

决策树的特性及优缺点