分類器簡單介紹

關於數據是否線性可分: 線性可分： 非線性可分： 常見分類器： K近鄰分類器（KNN）： 最懶惰的學習方法，大概流程就是取一個點，找到離這個點最近的n個點，看哪一個類別最多，就預測那一個類別。 優勢：易於操作，對於複雜的情況也可以做到可以接受的效果。 缺點：訓練集緯度高時，因爲高維災難的緣故，表現會很差。當k取太小時極容易過度擬合。 支持向量機（SVM）： 決策樹： 隨機森林： 具體使用哪種分類方

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