支持向量机（SVM）是一种机器学习算法，其目标是在数据点中找到一个超平面，将不同类别的数据点分隔开，并使得边距最大化，以实现有效的分类。

Logistic Regression算法是一种用于解决二分类问题的线性分类算法，通过将线性模型的输出映射到概率空间并使用sigmoid函数对概率进行转换，从而进行分类预测。

朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的简单且高效的分类算法。

决策树算法是一种基于树结构的分类与回归算法，通过在特征空间中逐步划分数据，并以节点的形式表示决策规则，从而构建一个树状模型来进行分类或回归预测。

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KNN算法是一种基于最近邻原理的分类与回归算法，通过计算待分类样本与训练样本的距离，并选择最近的k个样本进行投票或求平均值来进行分类或回归预测。

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7.13-7.16技术培训实记

尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）是一种用于计算机视觉和图像处理的算法。它是由David Lowe在1999年提出的，并成为一种广泛应用的特征提取和匹配方法。

我种下了我的树