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分类问题分类问题是机器学习当中的一个基本问题，通常被分为以下三类：二元分类问题：二元输出 多类分类问题：输出许多离散类标签之一。 类标签是互斥的 多标签分类问题：一个样本可以分配给多个标签二分类问题便是分类任务当中有两个类别。一个典型的例子是判断是不是垃圾邮件，判断的结果只有是垃圾邮件和不是垃圾邮件两个结果；另一个典型的例子是判断一张图片是不是猫，训练一个分类器，输入一张图片，输出结果为是猫或者不是猫。多类分类问题则表示分类任务中有多个类别。一个典型的例子是对一张水果的图片进行分类，图中的

什么是机器学习机器学习模型很多人会望文生义的产生误解，认为 机器学习 是机器能够像人一样学习甚至于学生的比人更好。机器学习算法与非机器学习算法（如控制交通灯的程序）的不同之处在于，它能够使自身的行为适应新的输入。这种似乎没有人为干预的适应，偶尔会给人一种机器真的是在学习的错觉。然而，在机器学习模型的背后，这种行为上的适应和人类编写的每一条机器指令一样严格。机器学习模型：机器学习算法是揭示数据中潜在关系的过程。机器学习模型（machine learning model）是机器学习算法产.