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。