K近邻
算法采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类。
优点：
1.简单好用，容易理解，精度高，理论成熟，既可以用来做分类也可以用来做回归；
2.可用于数值型数据和离散型数据；
3.训练时间复杂度为O(n)；无数据输入假定；
4.对异常值不敏感；
缺点：
1.计算复杂性高；空间复杂性高；
2.样本不平衡问题（即有些类别的样本数量很多，而其它样本的数量很少）；
3.一般数值很大的时候不用这个，计算量太大。但是单个样本又不能太少 否则容易发生误分。
4.最大的缺点是无法给出数据的内在含义。
朴素贝叶斯
优点：
1.生成式模型，通过计算概率来进行分类，可以用来处理多分类问题，
2.对小规模的数据表现很好，适合多分类任务，适合增量式训练，算法也比较简单。
缺点：
1.对输入数据的表达形式很敏感，
2.由于朴素贝叶斯的“朴素”特点，所以会带来一些准确率上的损失。
3.需要计算先验概率，分类决策存在错误率。
决策树
优点：
1.计算复杂度不高，可解释性强，输出结果易于理解，决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则；
2.能够同时处理标称型和数值型数据，其他的技术往往要求数据属性的单一。
3.对中间值得确实不敏感，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征；
4.应用范围广，可以对很多属性的数据集构造决策树，可扩展性强。决策树可以用于不熟悉的数据集合，并从中提取出一些列规则 这一点强于KNN。
5、测试数据集时，运行速度比较快。
6、决策树可以很好的扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库大小。
缺点：
1.容易出现过拟合；
2.对于那些各类别样本数量不一致的数据，在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。
3. 信息缺失时处理起来比较困难。 忽略数据集中属性之间的相关性。
SVM
优点：
1.可用于线性/非线性分类，也可以用于回归，泛化错误率低，计算开销不大，结果容易解释；
2.可以解决小样本情况下的机器学习问题，可以解决高维问题，可以避免神经网络结构选择和局部极小点问题。
3.SVM是最好的现成的分类器，现成是指不加修改可直接使用。并且能够得到较低的错误率，SVM可以对训练集之外的数据点做很好的分类决策。
缺点：对参数调节和和函数的选择敏感，原始分类器不加修改仅适用于处理二分类问题。
Logistic回归
根据现有数据对分类边界线建立回归公式，依次进行分类。
优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价不高，速度很快，存储资源低；
缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高
EM 期望最大化算法-上帝算法
只要有一些训练数据，再定义一个最大化函数，采用EM算法，利用计算机经过若干次迭代，就可以得到所需的模型。EM算法是自收敛的分类算法，既不需要事先设定类别也不需要数据见的两两比较合并等操作。缺点是当所要优化的函数不是凸函数时，EM算法容易给出局部最佳解，而不是最优解。
参考文档：
http://www.csuldw.com/2016/02/26/2016-02-26-choosing-a-machine-learning-classifier/