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發布時間:2022-03-09 10:50:03來源：勵普教育綜合
python開發神經網絡分類算法說明~神經網絡的分類算法是一種理論上成熟的機器學習算法，典型的分類算法有以下幾種：貝葉斯分類算法、決策樹、支持向量機、隨機森林、K近鄰。以下是關于python神經網絡分類算法的具體介紹。
python神經網絡分類算法：
1、貝葉斯分類算法(Bayes)
貝葉斯分類算法是一種基于貝葉斯定理的統計分類方法，它是一類利用概率統計知識進行分類的算法。這種方法簡單，分類精度高，速度快。
在許多場合，樸素貝葉斯(Naive Bayes，NB)分類算法可以與決策樹和神經網絡分類算法相媲美。
2、決策樹(Decision Trees)
決策樹是一種簡單但廣泛使用的分類器，從訓練數據中構建決策樹來對未知數據進行分類。決策樹是從根結點遞歸構建的，所有的訓練數據都在根節點進行分割。
在每個結點上，根據優化標準進行分裂，遞歸算法分裂左右子結點，直到在某一結點上停止。
3、支持向量機
支持向量機將分類問題轉化為尋找分類平面的問題，通過較大化分類邊界點與分類平面的距離實現分類。通過一些核函數將特征向量映射到高維空間，然后建立一個線性判別函數。
一般來說，較優解一般是兩類中距離分割面較近的特征向量和分割面的距離較大化。離分割面較近的特征向量被稱為“支持向量”。
4、隨機森林(Random Forest)
隨機森林可以用來解決回歸和分類問題。隨機森林可以收集樹上的許多節點為每個類別投票，然后選擇得票較多的類別作為判斷結果。回歸問題是通過計算"森林"中所有子節點的平均值來解決的。
5、K近鄰(K-Nearest Neighbors，KNN)
K近鄰算法是一種基于實例的分類方法。這是一種理論上成熟的方法，是較簡單的機器學習算法之一。
該方法的思想是，如果一個樣本在特征空間中的K個相似(即特征空間中較鄰近)的樣本中的大多數屬于某個類別，那么該樣本也屬于該類別。
如果樣本集很復雜，可能會導致大量的計算開銷，因此不能應用于實時性很強的場合。
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