三个分类器是什么

三个分类器是指在机器学习中常用的三种分类算法，分别为决策树分类器、朴素贝叶斯分类器和支持向量机分类器。这些分类器可以根据不同的数据集和问题使用，它们的核心思想都是将数据集分为不同的类别。决策树分类器是基于树形结构的分类方法，通过不断的划分数据集，将数据分为不同的类别。朴素贝叶斯分类器是一种基于概率统计的分类方法，通过计算不同类别的概率，将数据集分为不同的类别。支持向量机分类器是一种基于间隔最大化的分类方法，通过找到数据集中不同类别之间的最大间隔，将数据集分为不同的类别。