1、樸素貝葉斯(Naive Bayes, NB)
簡單，就像做壹些數數的工作。
如果條件獨立假設成立的話,NB將比鑒別模型（如Logistic回歸）收斂的更快,所以妳只需要少量的訓練數據。
如果妳想做類似半監督學習,或者是既要模型簡單又要性能好,NB值得嘗試.
2.?Logistic回歸(Logistic Regression, LR)
LR有很多方法來對模型正則化。比起NB的條件獨立性假設，LR不需要考慮樣本是否是相關的。
如果妳想要壹些概率信息（如,為了更容易的調整分類閾值,得到分類的不確定性,得到置信區間）,或者希望將來有更多數據時能方便的更新改進模型,LR是值得使用的.
3.決策樹（Decision Tree, DT）
DT是非參數的，所以妳不需要擔心野點（或離群點）和數據是否線性可分的問題（例如,DT可以輕松的處理這種情況：屬於A類的樣本的特征x取值往往非常小或者非常大，而屬於B類的樣本的特征x取值在中間範圍）。
DT的主要缺點是容易過擬合，這也正是隨機森林（Random Forest, RF）（或者Boosted樹）等集成學習算法被提出來的原因。
此外,RF在很多分類問題中經常表現得最好，且速度快可擴展,也不像SVM那樣需要調整大量的參數,所以最近RF是壹個非常流行的算法.
4.支持向量機（Support Vector Machine, SVM）
很高的分類正確率，對過擬合有很好的理論保證，選取合適的核函數，面對特征線性不可分的問題也可以表現得很好。
SVM在維數通常很高的文本分類中非常的流行。由於較大的內存需求和繁瑣的調參，我認為RF已經開始威脅其地位了.