《数据挖掘导论》总结之分类篇

分类定义

分类任务就是通过学习得到一个目标函数(target function)\(f\),把每个属性集\(x\)映射到一个预先定义的类标号\(y\)。 分类和回归的区别之处就是类标号是否是离散的。回归的目标属性\(y\)是连续的。 分类的一般方法有决策树,基于规则的分类,神经网络,支持向量机和朴素贝叶斯算法。

(改动中-2014年1月24日)

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