分类算法是机器学习中的一个重要分支，主要目的是对输入数据进行正确的分类，常见的分类算法有以下几种：
线性回归(Linear Regression):线性回归是一种简单的分类算法，主要用于预测连续型目标变量，通过拟合数据集中的自变量(特征)和因变量(标签)之间的线性关系来进行预测。
逻辑回归(Logistic Regression):逻辑回归是一种基于概率的分类算法，主要用于二分类问题，它通过对输入数据取对数并利用最大似然估计法求解参数，从而得到每个样本属于正类的概率。
支持向量机(Support Vector Machine, SVM):支持向量机是一种非常强大的分类算法，可以处理线性和非线性分类问题，通过寻找在特征空间中最优的超平面来实现分类。
决策树(Decision Tree):决策树是一种基于树结构的分类算法，通过递归地分割数据集来构建模型，每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果，最后到达叶节点进行分类。
随机森林(Random Forest):随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来进行分类，它可以提高模型的稳定性和准确性，降低过拟合的风险。
K近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN):K近邻算法是一种基于实例的学习方法，通过计算待分类样本与已知样本之间的距离来确定其类别，最近邻的数量由参数k决定。
神经网络(Neural Network):神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，用于解决复杂的分类问题。
