一、決策樹
C4.5：使用信息增益比來選擇特征，適用于具有多個屬性的分類問題。
CART：分類與回歸樹，可以同時處理分類和回歸問題。
二、支持向量機（SVM）
線性SVM：用于解決線性可分的分類問題。
核SVM：通過核函數(shù)，可以解決非線性分類問題。
三、隨機森林
集成學習：結(jié)合多個決策樹的預(yù)測，以提高整體準確性。
特征選擇：通過隨機選擇特征進行訓(xùn)練，增加模型的泛化能力。
四、K-近鄰算法（K-NN）
基于距離：通過計算樣本間的距離，找到最近的K個鄰居進行分類。
無需訓(xùn)練：是一種惰性學習算法，無需訓(xùn)練過程。
五、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
多層感知器（MLP）：適用于復(fù)雜的非線性分類問題。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）：在圖像分類任務(wù)中具有出色的表現(xiàn)。
六、樸素貝葉斯
基于概率：利用貝葉斯定理和特征條件獨立假設(shè)進行分類。
七、邏輯回歸
概率模型：雖然名為回歸，但廣泛用于二分類問題。
常見問答：
Q1: 隨機森林與單一決策樹有何不同？
答: 隨機森林是多個決策樹的集成，能夠減少過擬合，提高準確性。
Q2: K-近鄰算法的K值如何選擇？
答: K值的選擇通常通過交叉驗證來確定，以找到優(yōu)異的平衡點。
Q3: 邏輯回歸如何用于多分類問題？
答: 邏輯回歸可以通過“一對多”或“一對一”策略擴展到多分類問題。
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