50、机器学习中的分类任务详解

机器学习中的分类任务详解

1. 机器学习任务概述

在机器学习领域，任务指的是通过机器学习来完成的学习任务。这些任务与需要用机器学习解决的常见问题相关，而这些常见问题是从特定领域的问题中抽象出来的，从而成为与领域无关的问题。这类常见问题被视为需要机器学习来完成的任务，并且可以用具有相同功能的机器学习算法来解决。

机器学习在各个领域的问题中都发挥着重要作用，每个领域也都有各自的任务。例如：
| 领域 | 任务 |
| ---- | ---- |
| 计算机视觉 | 图像分割、目标检测跟踪、视觉理解和生成 |
| 自然语言处理 | 文本摘要、机器翻译、文本理解和生成 |
| 计算机语音、数据挖掘、机器人技术、计算机游戏、自动驾驶等 | 各自有特定任务 |

不过，这些都是特定领域的任务，与我们这里讨论的与领域无关的任务有所不同。因此，有必要区分上述特定领域和与领域无关的任务，找出它们的共同特征，然后梳理出各自的解决方案。

机器学习中的任务包括对输入数据的处理、输出数据的呈现形式，以及如何根据当前状态和环境反馈来决定下一步行动。机器学习的代表性任务有分类、回归、排序、聚类、降维、关联和决策等。下面我们将重点介绍分类任务。

2. 分类任务的问题与定义

2.1 分类问题

分类是对事物进行归类的过程。许多问题都涉及分类，比如：
- 对电子邮件进行分类，判断它们是“垃圾邮件”还是“非垃圾邮件”。
- 对手写阿拉伯数字进行分类，判断它们是“0”到“9”中的哪一个。
- 手写字符识别、人脸识别、指纹识别、说话人识别和图像分类等都需要通过