正在呆板进修(Machine Learning，ML)中，分类器泛指算法或模型，用于将输入数据分为差异的类别或标签。分类器是监视进修的一局部，它按照已知的数据会合的特征和标签停行训练，并依据那些进修到的知识对新的未符号数据停行分类。分类器的目的是从输入数据中提与有用的特征，并依据那些特征对数据停行分类。那些特征可以是数值型、类别型或其余类型的数据。分类器可以依据数据的属性和进修算法的选择，给取差异的办法停行分类。原文引见4种常见的分类器：SxM、KNN、RF、NB。
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