【人工智能-练习】三个案例搞明白机器学习中的三大任务：分类、回归、聚类

在机器学习中，常见的三大任务包括分类、回归和聚类。它们分别处理不同类型的预测和数据分析问题，应用广泛，涵盖了从数据分组到连续值预测的多个领域。分类任务关注将数据分到不同类别，回归任务关注预测连续数值，而聚类任务则试图根据数据的相似性进行自动分组。这三者构成了机器学习在实际应用中的基础框架。机器学习中的三大任务分别是分类、回归和聚类：

1. 分类：根据输入数据的特征，将数据划分到预定义的类别中。例如，垃圾邮件分类、图像识别等。

2. 回归：预测一个连续的数值输出。常用于房价预测、股票价格预测等任务。

3. 聚类：将数据分成若干个簇（Cluster），每个簇内的数据相似度较高，但不同簇之间的相似度较低。常用于客户细分、异常检测等任务。

一、分类任务

结果

代码

import numpy as np