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分類（Classification）是機器學習中的一種有監督學習任務，其目標是根據輸入數據的特征將數據點分配到預定義的類別中。

二分類、多類分類、多標簽分類和多輸出分類是機器學習中的四種重要分類問題。其中二分類區分兩個類別，多類分類選擇多個類別中的一個，多標簽分類允許一個樣本擁有多個標簽，而多輸出分類則為每個類別提供獨立的輸出值或概率。

一、二分類

二分類（Binary Classification）是什么？二分類是機器學習中最基本的分類問題之一，它將數據集中的樣本劃分為兩個互斥的類別。二分類任務的目標是預測一個樣本屬于兩個類別中的哪一個。

垃圾郵件檢測（郵件是垃圾郵件還是非垃圾郵件）、疾病診斷（患者是否患病）、信用評分（個人信用是否達標）等。

二分類常見算法有哪些？邏輯回歸、支持向量機（SVM）等。

邏輯回歸用閾值判斷實現二分類，適合線性和非線性數據；支持向量機找最優超平面分類，對線性不可分數據用核函數處理，泛化能力強。

邏輯回歸（Logistic Regression）：將線性模型的輸出映射到0和1之間，通過閾值判斷來進行二分類。
支持向量機（Support Vector Machine, SVM）：在特征空間中找到一個最優的超平面來實現分類。對于線性不可分的數據，可以通過核函數將其映射到高維空間，從而變得線性可分。

多類分類（Multi-class Classification）是什么？多類分類問題是指數據集中的樣本可以被劃分為多個類別，并且每個樣本只能屬于一個類別。多類分類任務的目標是預測一個樣本屬于多個類別中的某一個。

多類分類應用場景有哪些？手寫數字識別（0-9的數字）、物體識別（貓、狗、兔等）、文本分類（新聞、體育、科技等）等。

多類分類常見算法有哪些？Softmax回歸、k-近鄰（k-NN）等。

Softmax回歸通過映射線性模型輸出到概率分布實現多類分類，而k-近鄰（k-NN）則基于距離度量與已知樣本的相似性來進行多類分類。

Softmax回歸：將線性模型的輸出映射到多個類別上的概率分布，通過比較不同類別的概率來進行多分類。具體來說，Softmax函數會將線性模型的輸出（也稱為logits）轉換為概率分布，每個類別的概率值都在0和1之間，且所有類別的概率值之和為1。
k-近鄰（k-Nearest Neighbors, k-NN）：基于實例的學習方法，通過比較待分類樣本與已知類別樣本之間的距離來進行分類。在多類分類問題中，k-NN算法會選擇距離待分類樣本最近的k個已知樣本，并根據這些樣本的類別進行投票，選擇出現次數最多的類別作為待分類樣本的類別。