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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。

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，优解一般是两类中距离分割面近的特征向量和分割面的距离大化。离分割面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。

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