KNN适用情景：
需要一个特别容易解释的模型的时候。
比如需要向用户解释原因的推荐算法。
贝叶斯适用情景：
需要一个比较容易解释，而且不同维度之间相关性较小的模型的时候。
可以高效处理高维数据，虽然结果可能不尽如人意。
决策树适用情景：
因为它能够生成清晰的基于特征(feature)选择不同预测结果的树状结构，数据分析师希望更好的理解手上的数据的时候往往可以使用决策树。
同时它也是相对容易被攻击的分类器[3]。这里的攻击是指人为的改变一些特征，使得分类器判断错误。常见于垃圾邮件躲避检测中。因为决策树最终在底层判断是基于单个条件的，攻击者往往只需要改变很少的特征就可以逃过监测。
受限于它的简单性，决策树更大的用处是作为一些更有用的算法的基石。
随机森林适用情景：
数据维度相对低（几十维），同时对准确性有较高要求时。
因为不需要很多参数调整就可以达到不错的效果，基本上不知道用什么方法的时候都可以先试一下随机森林。
svm适用情景：
SVM在很多数据集上都有优秀的表现。
相对来说，SVM尽量保持与样本间距离的性质导致它抗攻击的能力更强。
和随机森林一样，这也是一个拿到数据就可以先尝试一下的算法。
LR适用情景：
LR同样是很多分类算法的基础组件，它的好处是输出值自然地落在0到1之间，并且有概率意义。
因为它本质上是一个线性的分类器，所以处理不好特征之间相关的情况。
虽然效果一般，却胜在模型清晰，背后的概率学经得住推敲。它拟合出来的参数就代表了每一个特征(feature)对结果的影响。也是一个理解数据的好工具。
boosting使用情景：
好的Boosting算法，它的准确性不逊于随机森林。虽然在[1]的实验中只有一个挤进前十，但是实际使用中它还是很强的。因为自带特征选择（feature selection）所以对新手很友好，是一个“不知道用什么就试一下它吧”的算法。
