分類算法有哪些？

常用的分類算法包括:決策樹分類、原生貝葉斯分類器、基于支持向量機(SVM)的分類器、神經網絡方法、k-最近鄰(kNN)、模糊分類等。

1.決策圖表

決策樹是一種用于對實例進行分類的樹結構。建立在戰略選擇上的樹。決策樹由節點和有向邊組成。有兩種類型的節點:內部節點和葉節點。其中，內部節點代表一個特征或屬性的測試條件(用于分隔不同特征的記錄)，葉子節點代表一個分類。

一旦我們構建了一個決策樹模型，基于它進行分類將會非常容易。具體來說，從根節點開始，測試實例的某個特性，根據測試結構將實例分配給其子節點(即選擇合適的分支)；當有可能到達一個葉節點或者沿著分支的另一個內部節點時，那么用新的測試條件遞歸地執行它，直到它到達一個葉節點。當我們到達葉子節點時，我們得到最終的分類結果。

由數據生成決策樹的機器學習技術稱為決策樹學習，通俗地說就是決策樹。說白了就是依靠分類和訓練，根據已知的東西對未來進行預測和分類的預測樹。

knn是什么意思？

KNN(K近鄰)法，即K近鄰法，是由Cov

大數據的核心算法有哪些？

算法是指所有明確定義的計算過程，以某個值或一組值為輸入內容，產生某個值或一組值作為輸出結果。簡單來說，我們可以把一個算法想象成解決一個任務的一系列步驟。

大數據領域常用的算法有:

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、樸素貝葉斯算法等。

嘉米谷大數據培訓機構，大數據開發，數據分析挖掘，預測名分和收益。

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