每个内部节点都是一个测试或一个问题。测试的结果由分支表示。最终决策由叶节点表示。
决策树非常适合输出具有离散值的情况。它是一种强大的算法，可以处理缺失数据和错误。
2.朴素贝叶斯分类
朴素贝叶斯分类使用贝叶斯概率定理来构建可以有效对数据集进行分类的模型。
该方法收敛速度快，即使训练集规模适中也能取得良好的效果。它非常适合输入和输出变量为分类变量的情况。
尽管属性的独立性是机器学习教程中朴素贝叶斯分类的基本假设，但它在一系列应用中表现良好，并在垃圾邮件过滤、情绪分类、人脸识别、新闻分类等方面表现出良好的效果。
3.逻辑回归
当您需要将结果变量的概率表示为某些其他输入变量的函数时，可以使
你可以推导出输入变量的线性组合 Ws 粉丝 ，并对其应用逻辑函数。然后，你可以根据预测变量预测结果。
，也更容易检验。逻辑回归可用于天气预报、选举结果分析、信用评分等。
4. K均值聚类
聚类是一种无监督机器学习算法，其中数据集根据相似性分组为聚类。
在 K 均值聚类中，聚类数量 k 是预先定义的。它能够更快地得出结果，尤其是在 k 较小的情况下。
它是机器学习教程中的一种迭代方法，它计算每次迭代中的质心并创建最小化集群内标准差的集群。
该过程持续进行，直到聚类不 深入探讨所有功能超出了本文的范畴 再发生变化。这就是问题的答案——什么是用于分类文档、IT警报、细分客户、识别犯罪地点和分析罪犯特征的机器学习算法。
5.支持向量机
支持向量机或 SVM 找到一条线或超平面将训练集划分为不同的类别。
在机器学习教程中，你会发现这 中国电话号码样的超平面不止一个。在这种情况下，算法会被编程选择一个最大化类间距离的超平面。
该算法高效且准确。使用支持向量机 (SVM) 时，不会出现过拟合的风险。它广泛应用于股市预测、图像分类、展示广告等领域。