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核心概念

分类

根据输入在预先定义的有限类别间输出分数或类别的监督学习任务。

更新：Classification

简明解释

分类（classification）在预先定义的有限类别间预测，例如“垃圾邮件/非垃圾邮件”。分类器常先输出分数，再由阈值形成标签；分数、概率、类别和行动不是同一对象。[1, §§2.2–2.4]

别和什么混淆

聚类从无逐样本标签的数据中寻找分组；分类的类别来自任务定义。多分类每样本通常选一类，多标签则允许同时属于多类。

在本书中

见第10章：监督学习。

本页参考来源

  1. Hastie T, Tibshirani R, Friedman J. The Elements of Statistical Learning — Data Mining, Inference, and Prediction [M]. Springer, 2009. Second edition. 定位：§§2.2–2.4. DOI；稳定来源（访问 ）。

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