python開(kāi)發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)算法說(shuō)明~神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)算法是一種理論上成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，典型的分類(lèi)算法有以下幾種：貝葉斯分類(lèi)算法、決策樹(shù)、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、K近鄰。以下是關(guān)于python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)算法的具體介紹。

python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)算法：

1、貝葉斯分類(lèi)算法(Bayes)

貝葉斯分類(lèi)算法是一種基于貝葉斯定理的統(tǒng)計(jì)分類(lèi)方法，它是一類(lèi)利用概率統(tǒng)計(jì)知識(shí)進(jìn)行分類(lèi)的算法。這種方法簡(jiǎn)單，分類(lèi)精度高，速度快。

在許多場(chǎng)合，樸素貝葉斯(Naive Bayes，NB)分類(lèi)算法可以與決策樹(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)算法相媲美。

2、決策樹(shù)(Decision Trees)

決策樹(shù)是一種簡(jiǎn)單但廣泛使用的分類(lèi)器，從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中構(gòu)建決策樹(shù)來(lái)對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。決策樹(shù)是從根結(jié)點(diǎn)遞歸構(gòu)建的，所有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)都在根節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分割。

在每個(gè)結(jié)點(diǎn)上，根據(jù)優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分裂，遞歸算法分裂左右子結(jié)點(diǎn)，直到在某一結(jié)點(diǎn)上停止。

3、支持向量機(jī)

支持向量機(jī)將分類(lèi)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為尋找分類(lèi)平面的問(wèn)題，通過(guò)較大化分類(lèi)邊界點(diǎn)與分類(lèi)平面的距離實(shí)現(xiàn)分類(lèi)。通過(guò)一些核函數(shù)將特征向量映射到高維空間，然后建立一個(gè)線性判別函數(shù)。

一般來(lái)說(shuō)，較優(yōu)解一般是兩類(lèi)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(chēng)為“支持向量”。

4、隨機(jī)森林(Random Forest)

隨機(jī)森林可以用來(lái)解決回歸和分類(lèi)問(wèn)題。隨機(jī)森林可以收集樹(shù)上的許多節(jié)點(diǎn)為每個(gè)類(lèi)別投票，然后選擇得票較多的類(lèi)別作為判斷結(jié)果。回歸問(wèn)題是通過(guò)計(jì)算"森林"中所有子節(jié)點(diǎn)的平均值來(lái)解決的。

5、K近鄰(K-Nearest Neighbors，KNN)

K近鄰算法是一種基于實(shí)例的分類(lèi)方法。這是一種理論上成熟的方法，是較簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。

該方法的思想是，如果一個(gè)樣本在特征空間中的K個(gè)相似(即特征空間中較鄰近)的樣本中的大多數(shù)屬于某個(gè)類(lèi)別，那么該樣本也屬于該類(lèi)別。

如果樣本集很復(fù)雜，可能會(huì)導(dǎo)致大量的計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)，因此不能應(yīng)用于實(shí)時(shí)性很強(qiáng)的場(chǎng)合。