[交叉验证]机器学习中分类器的选择

在机器学习中，分类器作用是在标记好类别的训练数据基础上判断一个新的观察样本所属的类别。分类器依据学习的方式可以分为非监督学习和监督学习。非监督学习顾名思义指的是给予分类器学习的样本但没有相对应类别标签，主要是寻找未标记数据中的隐藏结构。，监督学习通过标记的训练数据推断出分类函数，分类函数可以用来将新样本映射到对应的标签。在监督学习方式中，每个训练样本包括训练样本的特征和相对应的标签。监督学习的流程

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