传统机器学习的水果图像识别与分类算法有哪些

传统机器学习的水果图像识别与分类算法主要包括以下几种：

1. 支持向量机（SVM）：SVM 是一种非常常用的分类算法，它可以对数据进行线性或非线性分类。在水果图像识别中，SVM 可以用于对水果图像进行分类。

2. 决策树（Decision Tree）：决策树是一种基于树形结构的分类算法。它可以对数据进行分类并生成一棵树，从而便于理解和解释。

3. 随机森林（Random Forest）：随机森林是基于多个决策树的集成学习算法，它可以提高分类的准确性和鲁棒性。

4. K近邻（K-Nearest Neighbor）：K 近邻算法根据样本之间的距离来进行分类，它可以根据最近的 K 个样本来判断当前样本的分类。

5. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）：朴素贝叶斯算法是一种基于概率统计的分类算法，它假设样本属性之间相互独立，从而简化了计算。

这些传统机器学习算法在水果图像识别与分类中都有着广泛的应用。