文件名称：颜色分类leetcode-all-classification-templetes-for-ML:分类-机器学习这是“分类”教程，它是Simp
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更新时间：2024-07-26 15:53:30
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颜色分类leetcode ML 的所有分类模板 分类 - 机器学习 这是“分类”教程，它是 Simplilearn 提供的机器学习课程的一部分。 我们将在本教程中学习分类算法、分类算法的类型、支持向量机 (SVM)、朴素贝叶斯、决策树和随机森林分类器。 目标 让我们看看机器学习教程的这一部分所涵盖的一些目标。 定义分类并列出其算法 描述逻辑回归和 Sigmoid 概率 解释 K 最近邻和 KNN 分类 了解支持向量机、多项式核和核技巧 用示例分析核支持向量机 实施朴素贝叶斯分类器 演示决策树分类器 描述随机森林分类器分类：含义分类是一种监督学习。 它指定数据元素所属的类，并且在输出具有有限和离散值时最好使用。 它也预测输入变量的类别。 有 2 种分类类型： 二项式多类分类：用例 使用分类用例的一些关键领域： 查找收到的电子邮件是垃圾邮件还是火腿 识别客户群 查找是否授予银行贷款确定孩子在考试中是通过还是失败 分类： 示例 社交媒体情绪分析有两种潜在结果，正面或负面，如下图所示。 这张图表显示了鸢尾花数据集被分类为由代码 0、1 和 2 表示的三个亚种。测试集点表示根据训练的分类器模型将
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all-classification-templetes-for-ML-master
----Part 3 - Classification()
--------Section 15 - K-Nearest Neighbors (K-NN)()
--------Section 17 - Kernel SVM()
--------Section 16 - Support Vector Machine (SVM)()
--------Section 14 - Logistic Regression()
--------Section 18 - Naive Bayes()
----README.md(24KB)