1. 二分类问题：将实例分为两个类别，例如垃圾邮件过滤（垃圾邮件/非垃圾邮件）。

2. 多分类问题：将实例分为多个类别，例如手写数字辨认（09）。

5. 增量分类问题：在练习过程中，新的实例不断参加，需求实时更新模型。

6. 反常检测：将反常值从正常数据中辨认出来。

7. 文本分类：将文本数据分为不同的类别，例如情感剖析（正面、负面、中性）。

8. 图画分类：将图画数据分为不同的类别，例如物体辨认（猫、狗、轿车等）。

9. 语音辨认：将语音数据分为不同的类别，例如数字、字母、单词等。

10. 生物信息学分类：将生物序列数据分为不同的类别，例如蛋白质功用猜测。

机器学习中常用的分类算法包含：

1. 决策树：经过树形结构对数据进行分类。

2. 随机森林：由多个决策树组成的集成学习办法。

3. 支撑向量机（SVM）：经过找到一个超平面来将数据分为不同的类别。

4. 逻辑回归：经过逻辑函数对数据进行分类。

5. 神经网络：经过多层神经网络对数据进行分类。

6. K最近邻（KNN）：经过找到与待分类实例最近的K个街坊来决议其类别。

7.朴素贝叶斯：依据贝叶斯定理和特征独立性假定的分类办法。

8.梯度进步树（GBDT）：经过逐渐优化决策树来进步分类功能。

9.循环神经网络（RNN）：用于处理序列数据的分类问题。

10.长短期回忆网络（LSTM）：一种特别的RNN，用于处理长序列数据的分类问题。

这些算法能够依据具体问题和数据特色挑选运用，以到达最佳的分类效果。

机器学习分类：概述与关键技能

跟着大数据年代的到来，机器学习技能在各个范畴得到了广泛使用。其间，分类作为机器学习的基本使命之一，旨在依据输入特征对数据进行分类。本文将介绍机器学习分类的基本概念、关键技能以及使用场景。

一、分类使命与方针

分类使命是指将数据集划分为不同的类别，使得每个样本都能被正确地归入一个类别。在机器学习中，分类使命的方针是树立一个分类模型，该模型能够依据输入特征对不知道数据进行精确的分类。

二、分类算法概述

分类算法是机器学习中的中心算法，首要包含以下几种：

依据计算的办法：如朴素贝叶斯、逻辑回归等。

依据实例的办法：如K最近邻（KNN）、支撑向量机（SVM）等。

依据树的办法：如决策树、随机森林等。

依据神经网络的办法：如深度神经网络、卷积神经网络（CNN）等。

三、分类算法的关键技能

特征挑选与提取：经过挑选与方针类别相关的特征，进步分类模型的功能。

模型挑选与调参：依据数据特色和使命需求，挑选适宜的分类算法，并进行参数调整。

过拟合与欠拟合：经过穿插验证等办法，防止模型过拟合或欠拟合。

集成学习：将多个分类器进行集成，进步分类模型的鲁棒性和精确性。

四、分类算法的使用场景

金融范畴：如信誉评分、诈骗检测、股票猜测等。

医疗范畴：如疾病诊断、药物研制、患者分类等。

电子商务：如产品引荐、用户画像、广告投进等。

智能交通：如车辆检测、交通流量猜测、事端预警等。

五、分类算法的发展趋势

深度学习：深度学习在图画辨认、语音辨认等范畴取得了明显效果，未来有望在分类使命中发挥更大效果。

搬迁学习：经过搬迁学习，能够将已知的模型使用于新的使命，进步分类模型的泛化才能。

联邦学习：联邦学习能够在维护用户隐私的前提下，完成大规模数据的协同学习。

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