常见的分类算法有哪些?常见决策树分类算法都有哪些?可用于分类的算法有哪些太多了,决策树分类算法有哪些问题一：决策树算法是按什么来进行分类的决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。算法应包含清晰定义的指令用于计算函数，算法分类可以根据算法设计原理、算法的具体应用和其他一些特性进行分类。
1、常见的分类算法有哪些?他们各自的优缺点是什么?
优点：1）所需估计的参数少，对于缺失数据不敏感。2）有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。缺点：1）假设属性之间相互独立，这往往并不成立。（喜欢吃番茄、鸡蛋，却不喜欢吃番茄炒蛋）。2）需要知道先验概率。3）分类决策存在错误率。优点：1）不需要任何领域知识或参数假设。2）适合高维数据。3）简单易于理解。4）短时间内处理大量数据，得到可行且效果较好的结果。
缺点：1）对于各类别样本数量不一致数据，信息增益偏向于那些具有更多数值的特征。2）易于过拟合。3）忽略属性之间的相关性。4）不支持在线学习。优点：1）可以解决小样本下机器学习的问题。2）提高泛化性能。3）可以解决高维、非线性问题。超高维文本分类仍受欢迎。4）避免神经网络结构选择和局部极小的问题。缺点：1）对缺失数据敏感。
2、分类算法是什么?
一个题的答案不唯一的时候，我们要分类讨论。分类算法是在数学和计算机科学之中，算法为一个计算的具体步骤，常用于计算、数据处理和自动推理。精确而言，算法是一个表示为有限长列表的有效方法。算法应包含清晰定义的指令用于计算函数，算法分类可以根据算法设计原理、算法的具体应用和其他一些特性进行分类。具体意义：如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。
一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。
3、大数据算法:分类算法
KNN算法，即K近邻（KNearestNeighbour）算法，是一种基本的分类算法。其主要原理是：对于一个需要分类的数据，将其和一组已经分类标注好的样本集合进行比较，得到距离最近的K个样本，K个样本最多归属的类别，就是这个需要分类数据的类别。下面我给你画了一个KNN算法的原理图。图中，红蓝绿三种颜色的点为样本数据，分属三种类别、。
KNN的算法流程也非常简单，请看下面的流程图。KNN算法是一种非常简单实用的分类算法，可用于各种分类的场景，比如新闻分类、商品分类等，甚至可用于简单的文字识别。对于新闻分类，可以提前对若干新闻进行人工标注，标好新闻类别，计算好特征向量。对于一篇未分类的新闻，计算其特征向量后，跟所有已标注新闻进行距离计算，然后进一步利用KNN算法进行自动分类。
4、常见决策树分类算法都有哪些?
在机器学习中，有一个体系叫做决策树，决策树能够解决很多问题。在决策树中，也有很多需要我们去学习的算法，要知道，在决策树中，每一个算法都是实用的算法，所以了解决策树中的算法对我们是有很大的帮助的。在这篇文章中我们就给大家介绍一下关于决策树分类的算法，希望能够帮助大家更好地去理解决策树。1.C4.5算法C4.5算法就是基于ID3算法的改进，这种算法主要包括的内容就是使用信息增益率替换了信息增益下降度作为属性选择的标准；在决策树构造的同时进行剪枝操作；避免了树的过度拟合情况；可以对不完整属性和连续型数据进行处理；使用k交叉验证降低了计算复杂度；针对数据构成形式，提升了算法的普适性等内容，这种算法是一个十分使用的算法。
5、用于监督分类的算法有哪些
你好，用于监督分类的算法有如下3种：1.最小距离法最小距离法就是利用选择出的各类训练样本，统计计算出它们在各波段上的平均值，并以此构成各类别在影像空间中的中心位置，然后计算影像空间里其他像元向量到各类中心的距离，以计算出的距离最小来决定未知像元归属的类别。最小距离法计算比较简单，容易实现。2.最大似然法最大似然法是以未知类别像元属于某类的条件概率最大为判别准则，是在假定了各类服从正态分布，利用到训练样本的平均值和方差，具体计算以Bayes准则为依据，来将各个未知像元分类到已知类别中。
3.光谱角制图法光谱角制图法是一种以光谱向量之间的广义夹角大小来分类未知像元的监督分类方法。具体来讲，就是将实测的地物光谱或多光谱的像元点看作多维空间中的向量，以实测的已知地类或是从遥感影像上选择的已知像元点构成参考光谱向量，求出与影像上其他未知类别的像元光谱向量之间的广义夹角，以一定的阈值大小来确定未知像元的类别。
6、可用于分类的算法有哪些
太多了,最不实用但是分类错误率最低的：贝叶斯方法.最简单的是最近邻方法,从最近邻方法又引申出现在极为流行的基于实例（或基于记忆）的方法（MemoryBased）.经典的：隐马尔可夫模型（HMM）,最大熵,条件随机场（CRF,这个比较新）最流行的：winnow,bagging,adaboost等等。
7、决策树分类算法有哪些
问题一：决策树算法是按什么来进行分类的决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。由JRossQuinlan提出了ID3算法，此算法的目的在于减少树的深度。
C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进，对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进，既适合于分类问题，又适合于回归问题。决策树算法构造决策树来发现数据中蕴涵的分类规则．如何构造精度高、规模小的决策树是决策树算法的核心内容，决策树构造可以分两步进行。第一步，决策树的生成：由训练样本集生成决策树的过程。