分类算法 电子科技大学 朱钦圣
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01,分类算法的问题描述 录 02 KNN算法 SIN3INOO 03 SVM算法 04 神经网终算法
01 分类算法的问题描述 02 KNN算法 03 SVM算法 04 神经网络算法 目录C O N T E N T S
PART 分类算法的问题描述 1
PART 1 分类算法的问题描述
定义 In machine learning and statistics,classification is the problem of identifying to which of a set of categories (sub-populations)a new observation belongs,on the basis of a training set of data containing observations (or instances)whose category membership is known. ▣分类方法是一种对离散型随机变量建模或预测的监督学习 算法
定义 In machine learning and statistics, classification is the problem of identifying to which of a set of categories (sub-populations) a new observation belongs, on the basis of a training set of data containing observations (or instances) whose category membership is known. 分类方法是一种对离散型随机变量建模或预测的监督学习 算法
比较分类和回归 分类(classification) 输出变量为有限个离散变量的预测问题为分类问题 定性输出称为分类，或者说离散变量预测 预测明天是阴、晴还是雨，就是一个分类任务
比较分类和回归 分类（classification） 输出变量为有限个离散变量的预测问题为分类问题 定性输出称为分类，或者说离散变量预测 预测明天是阴、晴还是雨，就是一个分类任务
回归(regression) 输入变量与输出变量均为连续变量的预测 问题是回归问题 定量输出称为回归，或者说连续变量预测 预测明天的气温是多少度，这是一个回 归任务
回归（regression） 输入变量与输出变量均为连续变量的预测 问题是回归问题 定量输出称为回归，或者说连续变量预测 预测明天的气温是多少度，这是一个回 归任务
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比较分类和聚类 分类(classification) 分类(classification):分类任务就是通过学习得到一个 目标函数f,把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y中 分类是根据一些给定的已知类别标号的样本，训川练某种学 习机器（即得到某种目标函数），使它能够对未知类别的样本 进行分类。这属于supervised learning(监督学习)
比较分类和聚类 分类（classification） 分类（classification）:分类任务就是通过学习得到一个 目标函数f，把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y中。 分类是根据一些给定的已知类别标号的样本，训练某种学 习机器（即得到某种目标函数），使它能够对未知类别的样本 进行分类。这属于supervised learning（监督学习）
分类：通过学习来得到样本属性与类标号 之间的关系。根据已知的一些样本（包括属 性与类标号)来得到分类模型（即得到样本属 性与类标号之间的函数)，然后通过比目标函 数来对只包含属性的样本数据进行分类
分类：通过学习来得到样本属性与类标号 之间的关系。 根据已知的一些样本（包括属 性与类标号）来得到分类模型（即得到样本属 性与类标号之间的函数），然后通过此目标函 数来对只包含属性的样本数据进行分类
▣聚类(Clustering) 聚类指事先并不知道任何样本的类别标号，希 望通过某种算法来把一组未知类别的样本划分成 若干类别，聚类的时候，我们并不关心某一类是 什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚 到一起，这在机器学习中被称作unsuperv i sed learning (无监督学习)
聚类（Clustering） 聚类指事先并不知道任何样本的类别标号，希 望通过某种算法来把一组未知类别的样本划分成 若干类别，聚类的时候，我们并不关心某一类是 什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚 到一起，这在机器学习中被称作 unsupervised learning （无监督学习）
