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产品功能
朴素贝叶斯分类算法
基于概率和统计的分类方法, 假设特征之间相互独立,并基于贝叶斯定理进行分类。在文本分类、垃圾邮件过滤等领域有着广泛的应用。
决策树分类算法
通过构建一棵树形结构,对数据进行分类。它将每个特征作为树的节点,并通过判断特征的取值对数据进行分割。在医学诊断、金融风险评估等领域有着广泛的应用。
K近邻分类算法
基于实例的分类方法,通过计算待分类样本与已知类别样本的距离,将最近的K个样本的类别作为待分类样本的类别。
支持向量机分类算法
基于间隔最大化的分类方法,它通过找到一个分割超平面,使得不同类别的样本之间的间隔最大化。
平台架构
核心优势
                  
算法版本管理
    
算法性能评估
               
          
性能优化
    
算法的可解释性
                  
扩展性与定制化
    
更新与维护
          
应用场景
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