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【简介】
分类问题是生活中最常遇到的问题之一。普通人在做出选择之前，可能会犹豫不决，但对机器而言，则是唯一必选的问题。我们可以通过算法生成模型去帮助我们快速的做出选择，而且保证误差最小。充足的样本，合适的算法可以透过表象的类别，进而挖掘其内在的联系、区别，找出最佳的的属性来区分每个样本的类别。所以说学习和应用机器学习的算法，要求我们必须非常了解数据实例，每个样本数据有多少个特征，哪些特征是敏感的，特征分布如何。只有充分了解数据，才能选择最合适的算法。