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数据分类由两步过程组成：第一步，建立一个机器学习模型，描述指定的数据类集或概念集；第二步，使用模型进行分类。
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机器学习（clustering）是这样的过程：它找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数)，以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。
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分类技术是一种监督学习，即使用已知类别的训练数据建立分类模型的方法，常用的分类技术包括（ ）。
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建立一个5000个特征, 100万数据的机器学习模型, 如何有效地应对这样的大数据训练？
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337、分类预测型任务从已分类的数据中学习模型，并对新的未知分类的数据使用该模型进行解释，得到这些数据的分类。根据标签的不同，分别称为分类任务和预测任务。如果类标签是连续的类别，称为预测任务。{{c1