python开发网络分类是怎么算的？

python开发网络分类是怎么算的？神经网络的分类算法是一种理论上成熟的机器学习算法，典型的分类算法有以下几种：贝叶斯分类算法、决策树、支持向量机、随机森林、K近邻。以下是关于python神经网络分类算法的具体介绍。

python神经网络分类算法

1、贝叶斯分类算法(Bayes)

贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的统计分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。这种方法简单，分类精度高，速度快。

在许多场合，朴素贝叶斯(Naive Bayes，NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美。

2、决策树(Decision Trees)

决策树是一种简单但广泛使用的分类器，从训练数据中构建决策树来对未知数据进行分类。决策树是从根结点递归构建的，所有的训练数据都在根节点进行分割。

在每个结点上，根据优化标准进行分裂，递归算法分裂左右子结点，直到在某一结点上停止。

3、支持向量机

支持向量机将分类问题转化为寻找分类平面的问题，通过较大化分类边界点与分类平面的距离实现分类。通过一些核函数将特征向量映射到高维空间，然后建立一个线性判别函数。

一般来说，较优解一般是两类中距离分割面较近的特征向量和分割面的距离较大化。离分割面较近的特征向量被称为“支持向量”。

4、随机森林(Random Forest)

随机森林可以用来解决回归和分类问题。随机森林可以收集树上的许多节点为每个类别投票，然后选择得票较多的类别作为判断结果。回归问题是通过计算"森林"中所有子节点的平均值来解决的。

5、K近邻(K-Nearest Neighbors，KNN)

K近邻算法是一种基于实例的分类方法。这是一种理论上成熟的方法，是较简单的机器学习算法之一。

该方法的思想是，如果一个样本在特征空间中的K个相似(即特征空间中较邻近)的样本中的大多数属于某个类别，那么该样本也属于该类别。

如果样本集很复杂，可能会导致大量的计算开销，因此不能应用于实时性很强的场合。