分类问题在机器学习和数据科学中是一个核心概念。它涉及到将数据集划分为不同的类别或组。以下是一些常见的分类问题类型和它们的应用场景。
常见分类问题类型
- 监督学习分类：当数据集已经标记了类别时使用，例如，垃圾邮件检测。
- 无监督学习聚类：当数据集没有标记类别时使用，例如，客户细分。
- 半监督学习：当数据集部分标记时使用，可以结合监督学习和无监督学习的方法。
应用场景
- 金融领域：信用评分、欺诈检测。
- 医疗领域：疾病诊断、患者分类。
- 电子商务：推荐系统、客户细分。
机器学习分类问题
扩展阅读
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