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统计分类(英譯:Statistical classification)是机器学习非常重要的一个组成部分,它的目标是根据已知样本的某些特征,判断一个新的样本属于哪种已知的样本类[1]。分类是监督学习的一个实例,根据已知训练集提供的样本,通过计算选择特征参数,建立判别函数以对样本进行的分类。与之相对的是無監督學習,例如聚类分析。
统计分类机器学习是一种利用统计方法和算法来从数据中学习分类规则的技术。分类是一种预测性分析,目的是将输入数据分配到预定义的类别或标签中。例如,根据邮件的内容,我们可以将其分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。
统计分类机器学习的基本步骤如下:
統計分類常用於分類和聚類的規律識別,即將某種輸出值分配給給定的輸入值。統計分類也可用於回歸和序列標記;前者為將實值輸出分配給每個輸入,後者為給值序列的每個成員分配一個類別;統計分類也可用於解析,也就是將將解析樹分配給輸入句子,以描述句子的句法結構
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