分类

分类是一种对离散随机变量建模或预测的监督学习算法。分类通常基于回归方法扩展，适用于预测一个类别（或类别的概率）而不是连续数值。

常用的分类方法包括

• 逻辑回归：对应线性回归方法，但使用了Sigmoid函数将预测映射为0到1之间的数值
• 分类树：对应回归树，又称为分类回归树（CART），将数据集分割为不同分支而实现分层分类
• 深度学习：使用多层神经网络分类
• 支持向量机（SVM）：基于核函数计算支持向量之间的距离，并寻找最大化其与样本间隔的边界
• 朴素贝叶斯：基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法