分类问题

碎片笔记｜分类问题与回归问题的关系前言：分类和回归是监督学习中最基础的两类任务。通常认为，分类预测离散类别，回归预测连续数值。但从模型的实际计算过程来看，二者之间并没有一条绝对清晰的边界。例如，二分类模型通常先输出一个连续分数，再根据阈值得到类别；连续数值也可以被划分为若干区间，从而将回归问题转换为分类问题。因此，一个自然的问题是：分类问题是否可以看作回归问题加阈值，回归问题是否也可以通过分类实现？本文围绕这一问题，讨论分类与回归能否相互转化，以及这种转化的边界。

基于进化算法的假新闻检测优化框架（FDOF）这篇论文提出了一种名为基于进化算法的假新闻检测优化框架（FDOF），旨在通过优化提示（prompt）来提升大型语言模型（LLM）在假新闻检测任务中的性能和可解释性。

机器学习的魔法（二）超越预测的界限-揭秘机器学习的黑科技-探索监督学习中的回归和分类问题前面我们提到了监督学习的概念，现在我们来回顾一下，什么是监督学习。监督学习指的是：我们给学习算法一个数据集，这个数据集由正确答案组合而成，然后机器运用学习算法，算出更多的正确答案。

我是有底线的