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
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。