الگوریتمهای کلاسیک یادگیری ماشین شامل روشهای متنوعی هستند که هر یک برای حل مسائل خاصی مورد استفاده قرار میگیرند و از جمله پرکاربردترین آنها میتوان به **K-نزدیکترین همسایه (KNN)**، **ماشین بردار پشتیبان (SVM)**، **درخت تصمیم (Decision Tree)** و **جنگل تصادفی (Random Forest)** اشاره کرد که هر کدام دارای مزایا و معایب خاص خود هستند و بسته به نوع داده و هدف مدلسازی، انتخاب مناسبی برای یک مسئله خاص محسوب میشوند، الگوریتم **KNN** یک روش ساده اما قدرتمند برای طبقهبندی و رگرسیون است که بر اساس فاصلهگذاری بین نقاط دادهها عمل میکند و در این روش، یک نمونه جدید بر اساس نزدیکی آن به K نمونه موجود در مجموعه داده آموزش طبقهبندی یا مقداردهی میشود، این الگوریتم به دلیل سادگی و عدم نیاز به آموزش پیچیده، برای مسائل با حجم داده کم مناسب است اما در صورت افزایش ابعاد داده، محاسبات آن سنگین شده و کارایی آن کاهش مییابد، در مقابل، **SVM** یک الگوریتم یادگیری ماشین مبتنی بر مفهوم ابرصفحههای جداکننده است که با یافتن بهینهترین مرز تصمیمگیری بین کلاسها، دادههای ورودی را به بهترین نحو ممکن دستهبندی میکند، **SVM** در فضاهای با ابعاد بالا بسیار مؤثر است و از هستههای مختلفی مانند **RBF Kernel** برای ایجاد تفکیک غیرخطی دادهها استفاده میکند اما در مجموعه دادههای بزرگ و نویزی ممکن است نیاز به تنظیم دقیق هایپرپارامترها داشته باشد، از سوی دیگر، الگوریتم **درخت تصمیم** یکی از مدلهای یادگیری نظارتشده است که از یک ساختار درختی برای انجام تصمیمگیریهای سلسلهمراتبی استفاده میکند و با تجزیه دادهها به گرههای مختلف، فرآیند یادگیری را تسهیل میکند، این روش به دلیل قابلیت تفسیرپذیری بالا و سادگی در پیادهسازی، در مسائل مختلفی مانند تشخیص بیماریها، سیستمهای توصیهگر و تحلیل ریسک مالی کاربرد دارد اما از مشکل بیشبرازش (**Overfitting**) رنج میبرد که باعث کاهش دقت مدل روی دادههای جدید میشود، برای حل این مشکل، از تکنیکهای مانند هرس درخت (**Pruning**) استفاده میشود، الگوریتم **جنگل تصادفی** به عنوان نسخه بهبودیافته درخت تصمیم، با ترکیب چندین درخت و استفاده از روش **Bootstrap Aggregating (Bagging)** باعث کاهش بیشبرازش و افزایش دقت مدل میشود، این روش به طور همزمان چندین درخت تصمیم را روی نمونههای مختلفی از داده آموزش میدهد و نتایج را ترکیب میکند که منجر به بهبود عملکرد کلی مدل میشود، **جنگل تصادفی** به دلیل قابلیت تعمیمدهی بالا، در بسیاری از مسائل از جمله تشخیص تصویر، پیشبینی بازار سهام و تشخیص تقلب در سیستمهای مالی مورد استفاده قرار میگیرد، در مقایسه این الگوریتمها، میتوان گفت که **KNN** به دلیل محاسبات بالا در دادههای بزرگ کارایی کمتری دارد اما برای مسائل ساده و کمبعد مناسب است، **SVM** گزینهای مناسب برای دادههای پیچیده و ابعاد بالا است اما نیازمند تنظیم دقیق پارامترها و زمان محاسباتی بیشتری نسبت به سایر روشهاست، **درخت تصمیم** بسیار سریع و تفسیرپذیر است اما مستعد بیشبرازش بوده و نیازمند بهینهسازی است، در حالی که **جنگل تصادفی** با ترکیب چندین درخت تصمیم، تعمیمپذیری بالاتری ارائه میدهد اما نسبت به مدلهای سادهتر زمان محاسباتی بیشتری نیاز دارد، انتخاب الگوریتم مناسب بستگی به ماهیت دادهها، میزان پیچیدگی آنها و نیازهای تحلیلگر دارد و در بسیاری از موارد، مقایسه این روشها از طریق اعتبارسنجی متقابل (**Cross-Validation**) و ارزیابی معیارهایی مانند دقت، بازخوانی و میانگین مربعات خطا بهترین راه برای انتخاب مدل مناسب است، همچنین با ظهور تکنیکهای یادگیری عمیق، برخی از این الگوریتمهای کلاسیک در مسائل پیچیدهتر جای خود را به شبکههای عصبی دادهاند اما همچنان در بسیاری از کاربردهای عملی، روشهای کلاسیک به دلیل کارایی بالا، سادگی و نیاز به منابع محاسباتی کمتر، جایگاه خود را حفظ کردهاند و در بسیاری از مسائل دنیای واقعی از آنها استفاده میشود.