掌握机器学习领域十大关键算法的实现原理与应用场景，构建完整的算法知识框架。
| 算法名称 | 主要应用 | 开发难度 |
|---|---|---|
| C4.5决策树 | 数据分类 | ★★★ |
| K-means聚类 | 数据分组 | ★★☆ |
| SVM支持向量机 | 模式识别 | ★★★★ |
C4.5算法在ID3算法基础上引入信息增益率，有效解决属性偏向问题。通过剪枝处理降低过拟合风险，在医疗诊断和金融风控领域有广泛应用。
K-means算法通过迭代优化质心位置，在客户分群和市场细分中展现强大能力。需注意初始质心选择对结果的影响，可采用K-means++进行优化。
在自然语言处理领域，隐马尔可夫模型与条件随机场的组合应用，显著提升实体识别准确率。电商平台通过Apriori算法挖掘关联规则，实现精准商品推荐。
"AdaBoost算法通过加权投票机制，在图像识别竞赛中多次刷新准确率记录。"
