监督学习-分类算法

分类算法是一类监督学习算法，用于将数据点分为预定义的类别或标签之一。在分类问题中，算法通过学习从已知输入数据到其对应类别的映射来训练模型，然后使用该模型来对新的、未标记的数据进行分类。分类问题通常涉及到预测离散的输出，即将数据分为几个互斥的类别之一。

以下是一些常见的分类算法：

1. 逻辑回归（Logistic Regression）：逻辑回归是一种线性分类算法，通常用于二分类问题（只有两个类别）。它使用逻辑函数来估计输入特征与目标类别之间的关系。

2. 决策树（Decision Trees）：决策树是一种基于树结构的分类方法，它通过一系列决策节点将数据逐步分割成不同的类别。决策树易于理解和可视化，但可能容易过拟合。

3. 随机森林（Random Forest）：随机森林是一种集成学习方法，它由多个决策树组成，并通过投票或平均来进行分类，以减少单个决策树的过拟合风险。

4. 支持向量机（Support Vector Machines，SVM）：SVM是一种强大的分类算法，可以用于线性和非线性分类问题。它试图找到一个最大化间隔的超平面来分离不同类别的数据点。

5. k近邻算法（k-Nearest Neighbors，KNN）：KNN基于实例的分类算法，通过与最接近的k个邻居的类别进行投票来对新数据点进行分类。

6. 朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）：朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立，用于处理文本分类、垃圾邮件检测等任务。

7. 神经网络（Neural Networks）：深度学习中的神经网络可以用于复杂的分类问题。卷积神经网络（CNN）通常用于图像分类，循环神经网络（RNN）用于序列数据分类。