28、机器学习分类器与集成学习方法解析

机器学习分类器与集成学习方法解析

1. 常见分类器概述

在机器学习中，有多种分类器可供使用，它们各有特点和适用场景。

1.1 非参数分类器

非参数分类器对数据结构没有先入为主的概念。常见的非参数分类器有：
- k - 近邻算法（k - nearest neighbors） ：该算法根据样本最邻近的邻居来为样本分配类别。例如，在一个二维平面的数据集里，对于一个待分类的新样本，它会找到距离该样本最近的 k 个样本，然后根据这 k 个样本中最常见的类别来确定新样本的类别。
- 决策树（Decision Trees） ：决策树基于从训练数据中学到的一系列决策来分配类别。它就像一个流程图，从根节点开始，根据不同的特征条件进行分支，最终到达叶子节点，叶子节点对应着样本的类别。

1.2 参数分类器

参数分类器对数据结构有预先的设想。常见的参数分类器有：
- 支持向量机（Support Vector Machine） ：基本的支持向量机寻找线性形状（如直线或平面）来按类别分离训练数据。例如，在二维数据中，它会找到一条直线，使得不同类别的数据尽可能地被分开。
- 朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier） ：朴素贝叶斯分类器假定数据具有固定的分布，通常是高斯分布，然后尽力将该分布拟合到数据的每个特征上。它训练和预测速度快，结果也相对容易解释。如果数据的类别分离良好，朴素贝叶斯先验通常能产生不错的结果，尤其适用于数据呈高斯分布或具有多个特征的