【ML】分类问题

分类问题

classification:根据已知样本特征,判断输入样本属于哪种已知样本类。

常用入门案例:垃圾邮件检测、图像分类、手写数字识别、考试通过预测。

分类问题和回归问题的明显区别:

分类问题的结果是非连续型标签,回归输出结果是连续型数值。

常用模型




相关推荐
ccLianLian8 小时前
机器学习和深度学习
人工智能·深度学习·机器学习
江畔柳前堤17 小时前
大语言模型分布式训练:从并行策略到万卡工程的系统梳理
人工智能·分布式·深度学习·算法·目标检测·机器学习·语言模型
罗西的思考20 小时前
【OpenClaw具身硬件】MiniClaw 阅读笔记---(1)基础
人工智能·算法·机器学习
牧羊人.3331 天前
速通机器学习 11| K-Means 聚类
机器学习·kmeans·聚类
过期的秋刀鱼!1 天前
带替换的采样
人工智能·python·算法·决策树·机器学习
过期的秋刀鱼!1 天前
使用多个决策树
人工智能·算法·决策树·机器学习·数据挖掘
databook1 天前
如何快速构建一个数据科学应用?从零到上线
python·机器学习·scikit-learn
doubt。1 天前
大模型prompt工程Zero-Shot与Few-Shot以及json格式
人工智能·深度学习·机器学习·语言模型·json·prompt
过期的秋刀鱼!1 天前
使用都热编码的分类特征
人工智能·算法·决策树·机器学习·分类·数据挖掘
watersink1 天前
机器学习FM、FFM
人工智能·机器学习