第2章 分類案例

數據分類問題作為大數據領域的一個重要研究方向，其研究手段在近幾年變得越來越智能化和工具化，基于機器學習的分類問題是近年來研究的熱點和重點。解決分類問題的方法很多，基本的分類方法主要包括：線性分類器、決策樹、樸素貝葉斯、人工神經網絡、k近鄰（KNN）、支持向量機（Support Vector Machine）等；另外，還有用于組合基本分類器的集成學習算法，集成學習的代表算法有隨機森林、Adaboost、Xgboost等。