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统计分类

一月 26, 2023

统计分类是机器学习非常重要的一个组成部分，它的目标是根据已知样本的某些特征，判断一个新的样本属于哪种已知的样本类[1]。分类是监督学习的一个实例，根据已知训练集提供的样本，通过计算选择特征参数，建立判别函数以对样本进行的分类。与之相对的是無監督學習，例如聚类分析。

参考文献

  1. ^ Alpaydin, Ethem. Introduction to Machine Learning. MIT Press. 2010: 9 [2019-01-24]. ISBN 978-0-262-01243-0. （原始内容于2019-03-23）. 

一月 26, 2023
统计分类, 建議此條目或章節與分類問題之損失函數合并, 討論, 是机器学习非常重要的一个组成部分, 它的目标是根据已知样本的某些特征, 判断一个新的样本属于哪种已知的样本类, 分类是监督学习的一个实例, 根据已知训练集提供的样本, 通过计算选择特征参数, 建立判别函数以对样本进行的分类, 与之相对的是無監督學習, 例如聚类分析, 参考文献, 编辑, alpaydin, ethem, introduction, machine, learning, press, 2010, 2019, isbn, 01243, 原始. 建議此條目或章節與分類問題之損失函數合并 討論 统计分类是机器学习非常重要的一个组成部分 它的目标是根据已知样本的某些特征 判断一个新的样本属于哪种已知的样本类 1 分类是监督学习的一个实例 根据已知训练集提供的样本 通过计算选择特征参数 建立判别函数以对样本进行的分类 与之相对的是無監督學習 例如聚类分析 参考文献 编辑 Alpaydin Ethem Introduction to Machine Learning MIT Press 2010 9 2019 01 24 ISBN 978 0 262 01243 0 原始内容存档于2019 03 23 这是一篇小作品 你可以通过编辑或修订扩充其内容 查论编 取自 https zh wikipedia org w index php title 统计分类 amp oldid 61796436, 维基百科，wiki，书籍，书籍，图书馆，

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