机器学习的其他分类方法

3.2.2基于输出空间的形式分类

按输出空间的形式，机器学习可以分为分类学习、回归学习和结构化学习。

分类学习

分类学习是指当模型的输出为离散的类别时的一种学习方式。简单来说，就是让模型根据输入的数据特征，将其分到不同的类别中。例如在邮件处理场景里，模型能依据邮件的发件人、主题、正文内容等特征，判断邮件是垃圾邮件还是正常邮件，这里“垃圾邮件”和“正常邮件”就是两个离散的类别。在图像识别中，输入一张动物图片，模型可以判断图片中的动物是猫、狗还是其他种类，这些不同的动物种类就是离散的分类结果，注意和监督学习的区别。

分类学习可以进一步分为二元分类和多元分类。二元分类的输