分类
二进制和多类问题的监督和半监督学习算法
类别
- 分类学习者应用程序
互动训练,验证和调节分类模型 - 分类树
多类学习的二进制决策树 - 判别分析
正则线性和二次判别分析 - 天真的贝叶斯
带有高斯,多项式或内核预测变量的天真贝叶斯模型 - 最近的邻居
k- 最近的邻居分类 - 金宝app支持向量机分类
金宝app支持向量机进行二进制或多类分类 - 分类合奏
增加,随机森林,包装,随机子空间和ECOC合奏,用于多类学习 - 广义添加剂模型
可解释的模型由单变量和双变量形状函数组成,用于二进制分类 - 神经网络
用于二进制和多类分类的神经网络 - 增量学习
将分类模型拟合到流数据并跟踪其性能 - 半监督学习进行分类
半监督学习的基于图和自我训练的方法 - 解释性
训练可解释的分类模型并解释复杂的分类模型 - 建设和评估
特征选择,功能工程,模型选择,超参数优化,交叉验证,预测性能评估和分类精度比较测试