[DataAnalysis]數據挖掘常見的幾種分類算法

轉載自：https://blog.csdn.net/TOMOCAT/article/details/79102867 一、數據挖掘任務分類 1、預測性和描述性的主要區別在於是否有目標變量 2、預測性包括分類和迴歸： （1）分類：輸出變量爲離散型，常見的算法包括（樸素）貝葉斯、決策樹、邏輯迴歸、KNN、SVM、神經網絡、隨機森林。 （2）迴歸：輸出變量爲連續型。 3、描述性包括聚類和關聯： （1）聚

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