樸素貝葉斯分類器是假設數據樣本特征完全獨立，以貝葉斯定理為基礎的簡單概率分類器。

AdaBoost算法的自適應在于前一個分類器產生的錯誤分類樣本會被用來訓練下一個分類器，從而提升分類準確率，但是AdaBoost算法對于噪聲樣本和異常樣本比較敏感。

支持向量機是用過構建一個或者多個高維的超平面來將樣本數據進行劃分，超平面即為樣本之間的分類邊界。

基于k近鄰的K個樣本作為分析從而簡化計算提升效率，K近鄰算法的分類器是一種基于距離計算的分類器。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的几种分类器小结的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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