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分類（Classification）是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)，其目標(biāo)是根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特征將數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到預(yù)定義的類別中。

二分類、多類分類、多標(biāo)簽分類和多輸出分類是機(jī)器學(xué)習(xí)中的四種重要分類問(wèn)題。其中二分類區(qū)分兩個(gè)類別，多類分類選擇多個(gè)類別中的一個(gè)，多標(biāo)簽分類允許一個(gè)樣本擁有多個(gè)標(biāo)簽，而多輸出分類則為每個(gè)類別提供獨(dú)立的輸出值或概率。

一、二分類

二分類（Binary Classification）是什么？二分類是機(jī)器學(xué)習(xí)中最基本的分類問(wèn)題之一，它將數(shù)據(jù)集中的樣本劃分為兩個(gè)互斥的類別。二分類任務(wù)的目標(biāo)是預(yù)測(cè)一個(gè)樣本屬于兩個(gè)類別中的哪一個(gè)。

二分類應(yīng)用場(chǎng)景有哪些？

垃圾郵件檢測(cè)（郵件是垃圾郵件還是非垃圾郵件）、疾病診斷（患者是否患?。?、信用評(píng)分（個(gè)人信用是否達(dá)標(biāo)）等。

二分類常見算法有哪些？邏輯回歸、支持向量機(jī)（SVM）等。

邏輯回歸用閾值判斷實(shí)現(xiàn)二分類，適合線性和非線性數(shù)據(jù)；支持向量機(jī)找最優(yōu)超平面分類，對(duì)線性不可分?jǐn)?shù)據(jù)用核函數(shù)處理，泛化能力強(qiáng)。

邏輯回歸（Logistic Regression）：將線性模型的輸出映射到0和1之間，通過(guò)閾值判斷來(lái)進(jìn)行二分類。
支持向量機(jī)（Support Vector Machine, SVM）：在特征空間中找到一個(gè)最優(yōu)的超平面來(lái)實(shí)現(xiàn)分類。對(duì)于線性不可分的數(shù)據(jù)，可以通過(guò)核函數(shù)將其映射到高維空間，從而變得線性可分。

二、多類分類

多類分類（Multi-class Classification）是什么？多類分類問(wèn)題是指數(shù)據(jù)集中的樣本可以被劃分為多個(gè)類別，并且每個(gè)樣本只能屬于一個(gè)類別。多類分類任務(wù)的目標(biāo)是預(yù)測(cè)一個(gè)樣本屬于多個(gè)類別中的某一個(gè)。

多類分類應(yīng)用場(chǎng)景有哪些？手寫數(shù)字識(shí)別（0-9的數(shù)字）、物體識(shí)別（貓、狗、兔等）、文本分類（新聞、體育、科技等）等。

多類分類常見算法有哪些？Softmax回歸、k-近鄰（k-NN）等。

Softmax回歸通過(guò)映射線性模型輸出到概率分布實(shí)現(xiàn)多類分類，而k-近鄰（k-NN）則基于距離度量與已知樣本的相似性來(lái)進(jìn)行多類分類。

Softmax回歸：將線性模型的輸出映射到多個(gè)類別上的概率分布，通過(guò)比較不同類別的概率來(lái)進(jìn)行多分類。具體來(lái)說(shuō)，Softmax函數(shù)會(huì)將線性模型的輸出（也稱為logits）轉(zhuǎn)換為概率分布，每個(gè)類別的概率值都在0和1之間，且所有類別的概率值之和為1。
k-近鄰（k-Nearest Neighbors, k-NN）：基于實(shí)例的學(xué)習(xí)方法，通過(guò)比較待分類樣本與已知類別樣本之間的距離來(lái)進(jìn)行分類。在多類分類問(wèn)題中，k-NN算法會(huì)選擇距離待分類樣本最近的k個(gè)已知樣本，并根據(jù)這些樣本的類別進(jìn)行投票，選擇出現(xiàn)次數(shù)最多的類別作為待分類樣本的類別。

三、多標(biāo)簽分類

多標(biāo)簽分類（Multi-label Classification）是什么？多標(biāo)簽分類問(wèn)題是指一個(gè)樣本可以同時(shí)被賦予多個(gè)標(biāo)簽，這些標(biāo)簽之間不是互斥的。多標(biāo)簽分類任務(wù)的目標(biāo)是預(yù)測(cè)一個(gè)樣本同時(shí)屬于哪些標(biāo)簽集合中的標(biāo)簽。

多標(biāo)簽分類應(yīng)用場(chǎng)景有哪些？文本主題標(biāo)注（一篇文章可能同時(shí)涉及政治、經(jīng)濟(jì)、文化等多個(gè)主題）、圖像標(biāo)注（一張圖片可能包含多個(gè)對(duì)象或場(chǎng)景）等。

多標(biāo)簽分類常見方法是什么？將多標(biāo)簽分類問(wèn)題轉(zhuǎn)化為多個(gè)二分類問(wèn)題來(lái)解決，或者利用上一個(gè)輸出的標(biāo)簽作為下一個(gè)標(biāo)簽分類器的輸入。

四、多輸出分類

多輸出分類（Multi-output Classification）是什么？多輸出分類問(wèn)題是指每個(gè)樣本可以屬于多個(gè)類別，并且每個(gè)類別可能有不同的輸出值或概率。多輸出分類任務(wù)的目標(biāo)是預(yù)測(cè)一個(gè)樣本在每個(gè)類別上的輸出值或概率。