Six common classification algorithms in machine learning

分类算法是一种机器学习算法，其主要目的是从数据中发现规律并将数据分成不同的类别。分类算法通过对已知类别训练集的计算和分析，从中发现类别规则并预测新数据的类别。常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、K-最近邻、支持向量机等。分类算法广泛应用于金融、医疗、电子商务等领域，以帮助人们更好地理解和利用数据。

1、K-最近邻

kNN是一个基本而简单的分类算法，作为监督学习，那么KNN模型需要的是有标签的训练数据，对于新样本的类别由与新样本距离最近的k个训练样本点按照分类决策规则决定。k近邻法1968年由Cover和Hart提出。
K-近邻算法中，K表示距离最近的K个实例。
简单，易于理解，易于实现，无需估计参数，无需训练；
适合对稀有事件进行分类（例如当流失率很低时，比如低于0.5%，构造流失预测模型）；
特别适合于多分类问题(multi-modal,对象具有多个类别标签)，例如根据基因特征来判断其功能分类，kNN比SVM的表现要好。
懒惰算法，对测试样本分类时的计算量大，内存开销大，评分慢；可解释性较差，无法给出决策树那样的规则。

2、决策树

3、朴素贝叶斯

4、决策树-SVM

决策树算法的本质是一种图结构，只需要问一系列问题就可以对数据进行分类。

5、支持向量机

支持向量机（support vector machines，SVM）是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。由简至繁的模型包括：

6、随机森林

7、逻辑回归