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1、什么是分类任务
分类是机器学习中最基本的任务之一，顾名思义就是把我们输入的数据划分到预先定义好的类别中。
在分类任务中，模型通过学习训练数据的特征，构造一个判别器，然后在推理测试的时候，模型通过抽取测试数据的特征，去对该数据的类别进行判断，输出当前数据属于某个类别的概率。
这里的特征，有一些是我们人为寻找的，比如在挑选西瓜的时候，颜色、瓜蒂形状、声音等都是人为抽取的特征。而另外，有一些特征可以是机器自动学习的，比如我们现在常说的AI大模型，就可以自动学习输入数据中隐含的特征信息。
2、分类任务类型
一般分为二分类、多分类和多标签分类三种。其中二分类比较简单，就是把数据分为两类，比如男女、0,1这种。
多分类任务就是把数据分为多个类别中的一个，对模型的要求就更复杂。
多标签分类就是一个数据可以属于多个不同类别，比如一篇新闻文章可以同时具有经济、政治的标签。
3、常见的分类任务
分类任务在现实生活中非常常见，下面举一些例子给到大家。
新闻分类，给定一篇新闻稿，判断它所属的类别
情感分析，分析用户评论、影评、产品评价的情感倾向是正面、负面还是中性
垃圾邮件识别，用于区分正常邮件和垃圾信息
交通场景识别，识别车牌号，行人等
其他的还有医学影像诊断，症状判断，金融领域的个人贷款评估等，都会涉及到分类算法。
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