qq_31841383的博客

1.二分类二选一的分类任务。比如房价涨还是跌、天气晴还是阴、性别是男还是女。2.多分类人脸识别、数字识别、健康状况分级等。很多复杂的问题也可以转换成多分类任务。比如贪吃蛇，我们通过大量数据训练贪吃蛇，让贪吃蛇在每次前进时自己判断左移、右移、上移还是下移，这同样也是一个分类任务。还比如下棋、无人驾驶都可以转换成分类问题。一些算法只支持完成二分类任务，但是多分类的任务可以转换成二分类的任务，有一些算法天然可以完成多分类任务。3.多标签分类。

机器学习首先要处理的就是大量的数据，比较经典的数据集是鸢尾花数据集。鸢尾花数据集每个样本有四个数据，sepal length、sepal width、petal length、petal width，这些术语的含义如图所示。鸢尾花分为三个种类Virginica、Versicolor、Setosa。这个数据集中的数据都是比较规整的，实际的数据就未必这么完美了，会有很多极端值、缺陷值。