神經(jīng)網(wǎng)絡的分類算法是一種理論上成熟的機器學習算法，典型的分類算法有以下幾種：貝葉斯分類算法、決策樹、支持向量機、隨機森林、K近鄰。以下是關(guān)于python神經(jīng)網(wǎng)絡分類算法的具體介紹。

1、貝葉斯分類算法(Bayes)

貝葉斯分類算法是一種基于貝葉斯定理的統(tǒng)計分類方法，它是一類利用概率統(tǒng)計知識進行分類的算法。這種方法簡單，分類精度高，速度快。

在許多場合，樸素貝葉斯(Naive Bayes，NB)分類算法可以與決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡分類算法相媲美。

2、決策樹(Decision Trees)

決策樹是一種簡單但廣泛使用的分類器，從訓練數(shù)據(jù)中構(gòu)建決策樹來對未知數(shù)據(jù)進行分類。決策樹是從根結(jié)點遞歸構(gòu)建的，所有的訓練數(shù)據(jù)都在根節(jié)點進行分割。

在每個結(jié)點上，根據(jù)優(yōu)化標準進行分裂，遞歸算法分裂左右子結(jié)點，直到在某一結(jié)點上停止。

3、支持向量機

支持向量機將分類問題轉(zhuǎn)化為尋找分類平面的問題，通過化分類邊界點與分類平面的距離實現(xiàn)分類。通過一些核函數(shù)將特征向量映射到高維空間，然后建立一個線性判別函數(shù)。

一般來說，最優(yōu)解一般是兩類中距離分割面最近的特征向量和分割面的距離化。離分割面最近的特征向量被稱為“支持向量”。

4、隨機森林(Random Forest)

隨機森林可以用來解決回歸和分類問題。隨機森林可以收集樹上的許多節(jié)點為每個類別投票，然后選擇得票最多的類別作為判斷結(jié)果。回歸問題是通過計算"森林"中所有子節(jié)點的平均值來解決的。

5、K近鄰(K-Nearest Neighbors，KNN)

K近鄰算法是一種基于實例的分類方法。這是一種理論上成熟的方法，是最簡單的機器學習算法之一。

該方法的思想是，如果一個樣本在特征空間中的K個相似(即特征空間中最鄰近)的樣本中的大多數(shù)屬于某個類別，那么該樣本也屬于該類別。

如果樣本集很復雜，可能會導致大量的計算開銷，因此不能應用于實時性很強的場合。