当前位置: 首页 > news >正文

【机器学习四大核心任务类型详解】分类、回归、聚类、降维都是什么?

 

目录

一、分类任务(Classification)

1.1 定义

1.2 分类的两种形式

1. 二分类(Binary Classification)

2. 多分类(Multi-class Classification)

二、回归任务(Regression)

2.1 定义

2.2 举例

2.3 常用算法:

三、聚类任务(Clustering)

3.1 定义

3.2 举例

3.3 常用算法:

四、降维任务(Dimensionality Reduction)

4.1 定义

4.2 举例

4.3 常用方法:

🧭 小结:任务类型速查表

五、写在最后:怎么知道用哪种任务?

📚 推荐阅读与学习路径:


作者:一叶轻舟 | AI应用开发者 & 技术博主
🗓️ 发布时间:2025年6月22日


在进入机器学习领域后,你很快会遇到各种“任务类型”这样的说法,比如分类任务回归任务聚类任务降维任务……

刚开始接触时是不是有点懵?这些任务到底有什么区别?怎么判断一个问题该用哪种方法来解决?

今天这篇文章,我们就来系统梳理机器学习中的几大典型任务类型,每种任务我都会配上简单易懂的例子,让你一看就明白!


一、分类任务(Classification)

1.1 定义

分类是指:根据样本的特征,把它分配到一个具体的类别中
常用于判断事物属于哪个“标签”或“种类”。

🧪 举例:

  • 判断一封邮件是不是垃圾邮件

  • 判断一个评论是正面还是负面(情感分析)

  • 判断一张图片是猫还是狗


1.2 分类的两种形式

1. 二分类(Binary Classification)

只有两个选项,正例 or 负例。

📌 示例:

  • 肿瘤是良性 or 恶性

  • 用户是否会流失(是 or 否)

常见算法:逻辑回归、支持向量机(SVM)、XGBoost(二分类模式)


2. 多分类(Multi-class Classification)

超过两个类别,每个样本只属于其中之一。

📌 示例:

  • 一张图片是猫、狗、马,三选一

  • 新闻属于“体育”、“财经”还是“娱乐”?

常见算法:Softmax 回归、随机森林、深度神经网络(DNN)


二、回归任务(Regression)

2.1 定义

回归是指:根据已有数据,预测一个连续的数值结果

📌 简单说:分类预测的是“属于哪一类”,回归预测的是“具体的数值”。


2.2 举例

  • 房价预测(100万 or 120万)

  • 股价趋势分析(明天涨0.5元还是跌0.2元)

  • 用户评分预测(4.7星)


2.3 常用算法:

  • 线性回归(Linear Regression)

  • 决策树回归(Decision Tree Regressor)

  • XGBoost / LightGBM 回归模式

  • 神经网络(用于复杂非线性问题)

🧠 技术理解:回归的目标是拟合一个函数关系,通常衡量预测与真实之间的“误差”(MSE、MAE等)。


三、聚类任务(Clustering)

3.1 定义

聚类属于无监督学习,它不需要标签数据,模型会自动将样本根据相似性划分为不同组别(簇)

📌 聚类的目标是:“谁和谁像,就分成一组”。


3.2 举例

  • 电商用户行为聚类(高消费 / 潜力用户 / 活跃型)

  • 图像分割

  • 异常检测(某一组和其他组差异特别大)


3.3 常用算法:

  • K-Means

  • DBSCAN(基于密度的聚类)

  • 高斯混合模型(GMM)


四、降维任务(Dimensionality Reduction)

4.1 定义

降维的目标是:减少特征的数量(维度),让模型更轻更快,同时尽可能保留有用信息。

你可以理解为:“把一张高清大图压缩成小图,但不损失太多细节”。


4.2 举例

  • 将100维的数据压缩成2维,方便可视化展示

  • 降噪:过滤掉影响模型效果的“无用特征”

  • 提前清洗数据,让训练效率提高


4.3 常用方法:

  • 主成分分析(PCA)

  • t-SNE / UMAP(可视化友好)

  • AutoEncoder(自动编码器)


🧭 小结:任务类型速查表

任务类型输入样本输出结果是否监督学习常见应用
分类特征向量离散标签✔️ 是图像识别、情感分析、垃圾邮件检测
回归特征向量连续数值✔️ 是房价预测、销售额预测、温度预报
聚类特征向量类别标签(自动分)❌ 否用户分群、异常检测、图像分割
降维高维特征低维特征表示❌ 否(或半监督)数据预处理、可视化、特征压缩


五、写在最后:怎么知道用哪种任务?

判断一个问题属于哪个任务类型,其实就看:

你想让模型“输出”什么结果?

  • 想让它判断属于哪个类别?👉 分类

  • 想让它预测一个数值?👉 回归

  • 没有标签,想让它自动找结构?👉 聚类

  • 特征太多,想降噪/提高效率?👉 降维


📚 推荐阅读与学习路径

  • 周志华《机器学习》(理论基础)

  • 吴恩达机器学习课程(Coursera 免费版)

  • 数据集推荐:Titanic(二分类)、Housing(回归)、MNIST(多分类)

http://www.lqws.cn/news/477037.html

相关文章:

  • 人工智能、机器人最容易取哪些体力劳动和脑力劳动
  • AWS 使用图形化界面创建 EKS 集群(零基础教程)
  • Spring AI 项目实战(十):Spring Boot + AI + DeepSeek 构建智能合同分析技术实践(附完整源码)
  • java中HashMap和ConcurrentHashMap的共性以及区别
  • 《高等数学》(同济大学·第7版)第五章 定积分 第四节反常积分
  • 用可观测工具高效定位和查找设计中深度隐藏的bug
  • 网络安全智能体:重塑重大赛事安全保障新范式
  • 啥是 SaaS
  • [xiaozhi-esp32] 构建智能AI设备 | 开发板抽象层 | 通信协议层
  • 【ELK(Elasticsearch+Logstash+Kibana) 从零搭建实战记录:日志采集与可视化】
  • Elasticsearch Kibana (一)
  • spring碎片
  • 针对数据仓库方向的大数据算法工程师面试经验总结
  • 点点(小红书AI搜索):生活场景的智能搜索助手
  • Typecho博客3D彩色标签云插件(Handsome主题优化版)
  • 2.jupyter切换使用conda虚拟环境的最佳方法
  • 【DataWhale组队学习】AI办公实践与应用
  • Mysql—锁相关面试题(全局锁,表级锁,行级锁)
  • SpringCloudGateway(spel)漏洞复现 Spring + Swagger 接口泄露问题
  • 大零售生态下开源链动2+1模式、AI智能名片与S2B2C商城小程序的协同创新研究
  • Python 前端框架/工具合集
  • python实战项目77:足球运动员数据分析
  • 《高等数学》(同济大学·第7版)第五章 定积分 第三节积分的换元法和分部积分法
  • 在windows上使用file命令
  • 多团队并行作业时,如何清晰划分职责边界
  • 统计用户本月的连续登录天数
  • 二十四:ai服饰+模特
  • 企业架构与IT架构关系的探讨
  • 医疗诊断中的异常检测实战——基于AutoEncoder与One-Class SVM的少样本学习
  • EM求解的高斯混合模型——Q函数的极大似然估计(八)