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分类算法使用训练数据的分类来计算新项目属于定义类别之一的概率

分类算法最著名的例子是将传入的电子邮件过滤为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。

一些不同的分类算法如下;

KNN(( K – 最近邻)
决策树
朴素贝叶斯
SVM(支持向量机)
KNN(K-最近邻)
KNN 是一种算法,它使用训练数据集在某个数据集中找到 k 个最接近的数据点。 KNN 是一种用于回归和分类问题的监督机器学习算法。 它常用于模式识别。

该算法首先存储并定义数据中所有输入之间的距离,选择最接近查询和输出的输入。

KNN算法应用于现实生活中的指纹检测

信用评级、股市预测、洗钱分析、破产和汇率等领域。

决策树
决策树算法是一种监督机器学习。 它用于解决回归和分类问题。 目标是利用决策树从观察结果转移到处理结果。

您可以将决策树视为一个流程图,一次将每个数据点 哥伦比亚手机号码列表 分为两类,然后将每类分为两类或更多类。

决策树的处理采用自上而下的方法,其中从训练数据中选择最合适的属性作为根,并对每个分支重复该过程。 决策树常用于以下领域。

套索回归是一种用于选择和组织变量的回归

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您多项式回归此类算法用于拟合非线性数据。 这里最好的 美国电话号码 猜测不是一条直线; 是一条试图拟合所有数据点的曲线。

分类
在机器学习中,分类是根据预先分类的训练数据集对项目进行分类的过程。 分类被认为是一种监督学习算法。

 

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