分类只是机器学习问题吗?

机器算法验证 分类
2022-03-22 00:44:01

维基百科

在机器学习中,多类多项式分类是将实例分类为三个或更多类之一的问题。

看起来这个问题与机器学习密切相关。但对我来说,这只是一个需要解决的问题,机器学习只是解决它的可能方法之一。而且我可以使用相同的指标比较不同的方法,因为问题仍然相同。

除了机器学习,还有什么其他的多类分类方法?

我隐含地假设存在,因为我什至在知道机器学习存在之前就解决了这样的问题之一。我必须将产品分类到它们可以位于的商店部门。我手动标记了一些产品并根据产品分类推断剩余产品的标签,例如:杰克丹尼和尊尼获加都是威士忌,所以如果我知道第一个可以位于酒精部门,那么我也可以猜到后者。一种非常简单的方法,只遍历分类图而不使用机器学习。

2个回答

你完全正确。机器/统计学习是一种分类方法,但不是唯一的一种。人类创建的简单规则在计算机程序中可能比 ML 创建的规则更常见。

实际上,分类方法在经典概率和统计中已经存在了一个世纪的大部分时间,远在“机器学习”成为交易之前。例如,参见 Johnson 和 Wichern 的经典多元分析文本,Applied Multivariate Statistical Analysis,第 6 版,第 IV 节。分类和分组技术(“多个群体的分类”小节),用于解决此问题的最佳(非参数,甚至!)方法。机器学习算法只是试图逼近这个历史上众所周知的(至少由统计学家)最优解。