分类算法的介绍和应用场景

分类算法

1.算法介绍

和聚类是有区别的聚类是没有标签的

数据集中必须包含明确的类别标签,即已知每个样本所属的类别。这些标签作为学习的目标,指导模型的训练过程。

2.应用场景

广泛应用于需要对数据进行明确分类和预测的场景,如医疗诊断(判断疾病类型)、图像识别(识别图像中的物体类别)、文本分类(如新闻分类、情感分析等)。

3.常见的算法

  1. 支持向量机SVM
  2. 朴素贝叶斯
  3. K最近邻(KNN)
  4. 人工神经网络
  5. 随机森林
  6. 梯度提升决策树(DBDT)
相关推荐
柠檬味拥抱1 分钟前
基于YOLOv8的边坡排水沟堵塞检测与识别项目|完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用!
人工智能
李想AI2 分钟前
Coze智能体本地部署保姆级教程
人工智能
TechubNews15 分钟前
RWA与DeFi(去中心化金融)的关系是什么?RWA在DeFi中扮演什么角色?
人工智能·区块链
AndrewHZ22 分钟前
【图像处理基石】如何对遥感图像进行目标检测?
图像处理·人工智能·pytorch·目标检测·遥感图像·小目标检测·旋转目标检测
非优秀程序员24 分钟前
8 个提升开发者效率的小众 AI 项目
前端·人工智能·后端
留意_yl36 分钟前
量化感知训练(QAT)流程
人工智能
山烛1 小时前
KNN 算法中的各种距离:从原理到应用
人工智能·python·算法·机器学习·knn·k近邻算法·距离公式
盲盒Q1 小时前
《频率之光:归途之光》
人工智能·硬件架构·量子计算
墨染点香1 小时前
第七章 Pytorch构建模型详解【构建CIFAR10模型结构】
人工智能·pytorch·python
go54631584651 小时前
基于分组规则的Excel数据分组优化系统设计与实现
人工智能·学习·生成对抗网络·数学建模·语音识别