传统机器学习分类器都有哪些？可以接在cnn模型后边么

传统机器学习分类器包括：

1. 支持向量机（SVM）
2. 决策树（Decision Tree）
3. 随机森林（Random Forest）
4. 朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）
5. K近邻算法（K-Nearest Neighbor）
6. 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）

这些分类器可以接在CNN模型后面，用于对卷积神经网络提取的特征进行分类。例如，可以将CNN模型的输出作为传统分类器的输入，以实现更准确的分类任务。