从零开始学机器学习——了解分类算法
分类算法
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分类算法是监督学习的一种重要方法，它与回归算法在许多方面有相似之处。监督学习的核心目标是利用已有的数据集进行预测，无论是数值型数据还是类别型数据。具体而言，分类算法主要用于将输入数据归类为不同的类别，通常可以分为两大类：二元分类和多元分类。
理解这一过程其实并不复杂，举例来讲如何将一系列邮件区分为正常邮件与垃圾邮件。这一原理在我们生活中也随处可见，比如分类垃圾箱的使用。无论是邮件的分类还是垃圾的处理，最终的结果都是在于对不同类型的内容进行明确的定性区分。
尽管这个问题看起来比较简单，但我有一个疑问：在我们之前学习回归算法的过程中，曾经讲解过逻辑回归。为什么逻辑回归被归类为分类算法，而不是回归算法呢？
逻辑回归：回归 VS 分类
尽管名字中带有“回归”二字，逻辑回归实际上执行的是分类任务。因此，它被归类为一种分类算法。
我们在讲解逻辑回归时，是有讲解到一个数学知识点的，一个Sigmoid 函数