本章主要用于介绍常见的数据挖掘领域的机器学习算法，讲解次序从易到难，从最简单的线性回归、逻辑回归、K均值聚类算法讲到较难的xgboost、GBDT算法等。这些算法都是工业界常用的算法，算法的原理、细节和区别都是笔试面试的重要考点。为了能够更准确地掌握这些内容，除了学习本章内容之外，还应当深入阅读相关算法（例如XGBoost）所对应的论文以及在真实数据集上实现算法并深入了解参数细节。
