摘要：
一、选择正确的特征 1.建立分类器的工作中如何选择相关特征，并且为其编码来表示这些特征是首要问题。 2.特征提取，要避免过拟合或者欠拟合 过拟合，是提供的特征太多，使得算法高度依赖训练数据的特性，而对于一般化的新例子不起作用，在小型训练集上通常会出现这种问题。 欠拟合，是特征太少，算法不能很好地反映 阅读全文
摘要：
一、分类问题 分类是为了给那些已经给定的输入选择正确的标签。 在基本的分类任务中，每个输入都被认为与其他的输入是隔离的。每个类别的标签集是预先定义好的（只有把类别划分好了，才能给输入划分类别）。 分类任务举例： 判断电子是否是垃圾邮件 从一个固定的主题领域列表里，比如有‘体育’、‘技术’、‘政治’等 阅读全文