我找到的有：
1. 朴素贝叶斯分类器
2. K最近邻分类器
3. 决策树算法（C4.5，随机森林）
4. 核判别分析
5. 支持向量机

如果还有其他，请有人帮我补充剩下的算法吗？我需要完整的监督学习分类算法列表用于我的学术目的。谢谢

回答：

尽管这是一个活跃的研究领域，但我不会说每天都有新的算法被发明出来，至少不是好的算法。发明一个在某些半重要特定情况下比其他算法更好的新机器学习算法将是相当大的新闻。

通常，已知的算法会被适应于给定的问题。正确地适应一个算法本身就可以成为一个研究领域（垃圾邮件分类使用经典的机器学习算法，但要完善它并不简单，数字识别也是如此等）。

无论如何，很难找到一个列出所有已知经典算法的来源。算法很多，很可能没有作者会列出所有算法。他们通常只列出他们所使用的算法，或者他们认为最重要的算法。

尽管如此，我会尽量给你一个更长的列表，我将这个帖子设为社区wiki，鼓励其他人添加更多算法。

1. 朴素贝叶斯分类器
2. K最近邻分类器
3. 决策树算法（C4.5，随机森林）
4. 核判别分析
5. 支持向量机
6. 逻辑回归
7. 被动攻击分类器
8. 高斯过程
9. 神经网络
10. Winnow算法