机器学习分类算法综述

机器学习分类算法是一种将数据集划分为不同类别的技术。下面是一些常见的机器学习分类算法的综述：

1. 逻辑回归（Logistic Regression）：逻辑回归是一种广泛应用于二分类问题的线性模型。它通过将输入特征与权重相乘并加上偏置项，然后通过一个sigmoid函数将结果映射到0和1之间，从而预测样本属于某个类别的概率。

2. 决策树（Decision Tree）：决策树是一种基于树结构的分类算法。它通过对特征进行逐步划分，构建一个树形结构来进行分类。每个内部节点表示一个特征，每个叶子节点表示一个类别。

3. 支持向量机（Support Vector Machines，SVM）：SVM是一种二分类算法，其目标是找到一个最优的超平面来将不同类别的样本分开。它通过最大化两个类别之间的间隔来实现分类。

4. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）：朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法。它假设特征之间相互独立，并使用贝叶斯公式计算后验概率来进行分类。

5. K近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）：KNN是一种基于实例的分类算法。它通过计算新样本与训练集中最近的K个样本的距离，并根据这些样本的类别进行投票来进行分类。

6. 随机森林（Random Forest）：随机森林是一种集成学习算法，它由多个决策树组成。每个决策树都是通过对训练集进行有放回抽样得到的，然后通过投票或平均来进行分类。

7. 神经网络（Neural Networks）：神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的分类算法。它由多个神经元层组成，每个神经元通过激活函数将输入信号转换为输出信号，并通过反向传播算法进行训练。