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
麻雀无能为力14 分钟前
CAU数据挖掘实验 表分析数据插件时序之心18 分钟前
时空数据挖掘五大革新方向详解篇！.30-06Springfield1 小时前
人工智能概念之七：集成学习思想（Bagging、Boosting、Stacking）说私域2 小时前
基于开源AI智能名片链动2+1模式S2B2C商城小程序的超级文化符号构建路径研究永洪科技2 小时前
永洪科技荣获商业智能品牌影响力奖，全力打造”AI+决策”引擎shangyingying_12 小时前
关于小波降噪、小波增强、小波去雾的原理区分书玮嘎3 小时前
【WIP】【VLA&VLM——InternVL系列】猫头虎3 小时前
猫头虎 AI工具分享：一个网页抓取、结构化数据提取、网页爬取、浏览器自动化操作工具：Hyperbrowser MCP要努力啊啊啊3 小时前
YOLOv2 正负样本分配机制详解