微软 Azure AI-900 认证指南（十六）分类

在机器学习与人工智能的领域中，分类是最为基础和重要的任务之一。AI-900认证作为微软的基础级人工智能考试，其中涉及到的分类技术是必不可少的知识点。通过对分类技术的深入了解，您可以不仅为AI-900认证考试做好充分准备，还能在实际应用中运用这些技术解决复杂问题。本篇文章将为您全面解析机器学习中的分类算法，包括算法的工作原理、应用场景、性能评估以及优化策略。

1. 分类技术概述

1.1 什么是分类？

分类是机器学习中的一种监督学习任务，它将输入数据映射到一个有限的类别集合。具体来说，分类任务的目标是预测一个数据点属于哪一个类别或类。该方法通过已标记的数据集来训练模型，模型根据这些训练数据学会区分不同类别的数据，从而实现对新数据的预测。分类任务一般分为二分类和多分类两大类。

• 二分类问题：任务是将数据分为两个类别。例如，判断一封邮件是“垃圾邮件”还是“正常邮件”。
• 多分类问题：任务是将数据分为三个或更多类别。例如，根据给定的特征预测一张图片属于“猫”