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
（；￣ェ￣）。2 小时前
机器学习入门（十五）集成学习，Bagging，Boosting，Voting，Stacking，随机森林，Adaboost春日见3 小时前
如何避免代码冲突，拉取分支Keep_Trying_Go5 小时前
基于GAN的文生图算法详解ControlGAN（Controllable Text-to-Image Generation）懒羊羊吃辣条5 小时前
电力负荷预测怎么做才不翻车人工智能培训8 小时前
基于Transformer的人工智能模型搭建与fine-tuning板面华仔8 小时前
机器学习入门（二）——逻辑回归 (Logistic Regression)一人の梅雨8 小时前
VVIC图片搜索接口进阶实战：服装批发场景下的精准识图与批量调度方案矢志航天的阿洪9 小时前
IGRF-13 数学细节与公式说明小鸡吃米…10 小时前
机器学习 —— 数据缩放JHC00000010 小时前
智能体造论子--简单封装大模型输出审核器