机器学习有监督分类算法

机器学习中有很多种分类算法，其中有监督学习算法是其中一类。有监督学习算法的目标是根据输入数据和已有的标签信息，训练一个模型，使其能够预测新数据的标签。

以下是一些常见的有监督分类算法：

1. 逻辑回归：用于二分类问题，将数据拟合到一个 S 形曲线上。

2. 决策树：将数据拟合到一棵树上，每个节点表示一个特征，每个叶子节点表示一个类别。

3. 随机森林：由多个决策树组成，通过投票的方式得出结果。

4. 支持向量机：通过找到一个超平面来将数据分成两类，可以使用不同的核函数来处理非线性问题。

5. KNN：通过计算新数据与已有数据的距离，选择最近的 K 个数据点进行投票，得出结果。

6. 神经网络：通过多层神经元的计算，将数据拟合到一个复杂的函数上，可以用于解决复杂的分类问题。

这些算法都有各自的优缺点和适用场景，具体应用需要根据问题的特点选择最合适的算法。