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
- 支持向量机SVM
- 朴素贝叶斯
- K最近邻(KNN)
- 人工神经网络
- 随机森林
- 梯度提升决策树（DBDT）
分类算法的介绍和应用场景
简单点了2025-04-14 11:18
相关推荐
卧式纯绿6 分钟前
卷积神经网络基础（五）乌恩大侠7 分钟前
【东枫科技】代理销售 NVIDIA DGX Spark 您的桌上有一台 Grace Blackwell AI 超级计算机。zhanzhan010921 分钟前
ubantu安装CUDAIT古董25 分钟前
【漫话机器学习系列】243.数值下溢（Underflow）奋斗者1号25 分钟前
《机器学习中的过拟合与模型复杂性：理解与应对策略》Blossom.11827 分钟前
机器学习在网络安全中的应用：守护数字世界的防线Ven%35 分钟前
LangChain：大语言模型应用的“瑞士军刀”入门指南Echo``38 分钟前
4：机器人目标识别无序抓取程序二次开发数据与人工智能律师44 分钟前
互联网法院在NFT、元宇宙等新兴领域的规则创新试着1 小时前
【AI面试准备】TensorFlow与PyTorch构建缺陷预测模型