机器学习分类模型有哪几种

机器学习中的分类模型主要有以下几种：

1. **决策树**（Decision Trees）：基于树状结构对数据进行分类，每个内部节点代表一个特征，分支代表该特征的不同取值。

2. **朴素贝叶斯分类器**（Naive Bayes Classifier）：利用贝叶斯定理，假设各个特征之间相互独立，适用于文本分类等场景。

3. **支持向量机**（Support Vector Machine, SVM）：寻找最优超平面，将不同类别的样本分开，适用于小样本、高维数据。

4. **K近邻算法**（K-Nearest Neighbors, KNN）：根据测试样本与训练集中最相似样本的类别标签来预测，简单直观。

5. **逻辑回归**（Logistic Regression）：线性模型，常用于二分类，通过sigmoid函数转化为概率输出。

6. **随机森林**（Random Forest）：集成多个决策树，通过投票或平均结果进行分类。

7. **神经网络分类器**：如全连接网络（Multilayer Perceptron, MLP）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）等深度学习模型，适用于复杂的非线性分类问题。

8. **集成方法**：如AdaBoost、Gradient Boosting（GBDT）以及XGBoost等，通过组合多个弱分类器形成强分类器。