朴素贝叶斯方法预测样本步骤解析 分类算法有哪些？

分类算法有哪些？

常用的分类算法包括:决策树分类、原生贝叶斯分类器、基于支持向量机(SVM)的分类器、神经网络方法、k-最近邻(kNN)、模糊分类等。

1.决策图表

决策树是一种用于对实例进行分类的树结构。建立在战略选择上的树。决策树由节点和有向边组成。有两种类型的节点:内部节点和叶节点。其中，内部节点代表一个特征或属性的测试条件(用于分隔不同特征的记录)，叶子节点代表一个分类。

一旦我们构建了一个决策树模型，基于它进行分类将会非常容易。具体来说，从根节点开始，测试实例的某个特性，根据测试结构将实例分配给其子节点(即选择合适的分支)；当有可能到达一个叶节点或者沿着分支的另一个内部节点时，那么用新的测试条件递归地执行它，直到它到达一个叶节点。当我们到达叶子节点时，我们得到最终的分类结果。

由数据生成决策树的机器学习技术称为决策树学习，通俗地说就是决策树。说白了就是依靠分类和训练，根据已知的东西对未来进行预测和分类的预测树。

knn是什么意思？

KNN(K近邻)法，即K近邻法，是由Cov

大数据的核心算法有哪些？

算法是指所有明确定义的计算过程，以某个值或一组值为输入内容，产生某个值或一组值作为输出结果。简单来说，我们可以把一个算法想象成解决一个任务的一系列步骤。

大数据领域常用的算法有:

CART算法、K-Means算法、AdaBoost算法、C4.5算法、PageRank算法、Apriori算法、EM算法、SVM算法、朴素贝叶斯算法等。

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