在未来几年数据将继续呈指数级增长的世界中，组织必须努力弥补数据决策差距。随着内部和外部环境的不断发展，组织将始终面临挑战，但通过采用技术和流程来确保数据始终反映最新发展，他们可以做出最佳决策。
用于分类任务的机器学习模型
在机器学习领域，回归算法和分类算法是两个重要的主题，它们为 阿尔巴尼亚电话号码数据 想要在数据科学或机器学习领域发展事业的人奠定了良好的基础。回归算法是预测连续输出（例如房价）的方法，而分类算法是预测给定输入数据的标签或类别（例如垃圾邮件或非垃圾邮件）的方法。
就本文的目的而言，我们将重点关注分类的机器学习模型。
我应该使用线性还是非线性分类算法？
为了将输入数据分成不同的类别，我们需要一个超平面或决策边界来帮助对输入数据点进行分类。如果可以通过画一条直线来分离输入数据，那么我们可以使用线性模型，如果输入数据不能用直线分离，那么我们需要使用非线性模型。
我可以使用哪些类型的算法进行分类？
逻辑回归： 在此算法中，结果的对数几率被建模为输入数据或变量的线性组合。它容易过度拟合。