分类算法是机器学习中最基本的算法之一,主要用于对数据进行分类。以下是一些常见的分类算法:

  • 决策树:决策树是一种基于树结构的分类方法,通过树状图来表示数据集,并从中得出决策规则。
  • 支持向量机(SVM):SVM通过寻找最优的超平面来对数据进行分类。
  • K最近邻(KNN):KNN通过计算每个测试样本与训练集中所有样本的距离,并选择距离最近的K个样本作为分类依据。
  • 朴素贝叶斯:朴素贝叶斯基于贝叶斯定理和特征条件独立假设,是一种简单高效的分类方法。

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决策树

支持向量机

K最近邻

朴素贝叶斯

扩展阅读

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