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
© Pengfei Ni all right reserved,powered by GitbookUpdated at 2018-03-04 20:58:40

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